使用tensorflow和keras在python中将MLP代码替换为CNN

，可以通过以下步骤完成：

导入所需库：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

加载数据集（假设使用MNIST数据集）：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

数据预处理：

x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0

构建CNN模型：

model = keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

编译模型：

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

使用模型进行预测：

predictions = model.predict(x_test)

上述代码将MLP模型替换为了一个简单的CNN模型，其中包括一个卷积层、一个池化层、一个展平层和一个全连接层。通过对数据集进行预处理后，使用训练数据对模型进行训练，并在测试数据上进行评估和预测。

CNN（卷积神经网络）是一种在计算机视觉领域中广泛应用的神经网络结构。相比于MLP（多层感知器），CNN能够更好地处理图像和空间数据，利用局部连接、权值共享和池化等特性，提取图像的特征并实现更好的分类效果。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

基于MNIST手写体数字识别--含可直接使用代码【Python+Tensorflow+CNN+Keras】

基于MNIST手写体数字识别--【Python+Tensorflow+CNN+Keras】 1.任务 2.数据集分析 2.1 数据集总体分析 2.2 单个图片样本可视化 3. 数据处理 4....使用keras.datasets库的mnist.py文件中的load_data方法加载数据代码 import tensorflow as tf mnist=tf.keras.datasets.mnist...# 定义损失函数、优化函数、评测方法 # model.compile()方法用于在配置训练方法时，告知训练时用的优化器、损失函数和准确率评测标准 # model.compile(optimizer...总代码 from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras import models.../one.png') def train2(sketch_src): img_size = 28 # 标准正态分布变换，这种方法需要使用原始数据的均值（Mean）和标准差（Standard

4.8K3 0

TensorFlow2 keras深度学习：MLP,CNN,RNN

p=15850 在本文中，您将发现如何使用标准深度学习模型（包括多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））开发，评估和做出预测。...损失函数是' sparse_categorical_crossentropy '，它适用于整数编码的类标签（例如，一个类为0，下一类为1，等等）下面列出了在鸢尾花数据集上拟合和评估MLP的代码片段。...下面列出了在MNIST数据集上拟合和评估CNN模型的代码片段。...您也可以在MLP，CNN和RNN模型中添加Dropout层，尽管您也可能想探索与CNN和RNN模型一起使用的Dropout的特殊版本。下面的示例将一个小型神经网络模型拟合为一个合成二进制分类问题。...您可以在网络中使用批量归一化，方法是在希望具有标准化输入的层之前添加一个批量归一化层。您可以对MLP，CNN和RNN模型使用批标准化。

2.2K3 0

【干货】史上最全的Keras学习资源汇总（文末福利）

目录： Keras简介 Keras学习手册 Keras学习视频 Keras代码案例 Keras&NLP Keras&CV Keras项目一、Keras简介 Keras是Python中以CNTK、Tensorflow...相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等...v=wQ8BIBpya2k https://pythonprogramming.net/introduction-deep-learning-python-tensorflow-keras/...&CV代码案例使用CNN进行MNIST https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py Inception...DeepMind 2016年《自然》杂志的一个学生主导的实施项目，使用了Python+keras实现，代码清晰性更好。

2.6K3 0

【干货】史上最全的Keras学习资源汇总

转自：磐创AI 目录： Keras简介 Keras学习手册 Keras学习视频 Keras代码案例 Keras&NLP Keras&CV Keras项目一、Keras简介 Keras是Python中以...相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等...v=wQ8BIBpya2k https://pythonprogramming.net/introduction-deep-learning-python-tensorflow-keras/ 四...&CV代码案例使用CNN进行MNIST https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py Inception...DeepMind 2016年《自然》杂志的一个学生主导的实施项目，使用了Python+keras实现，代码清晰性更好。

6360 1

一个超强算法模型，CNN ！！

CNN通过学习图像中的局部模式（如边缘和纹理）逐渐构建出更复杂的图像特征，使其在图像识别任务中表现出色。多层感知器 (MLP)：这是一种基本的前馈神经网络，由多个层次的全连接层组成。...虽然它不如 CNN 专门化，但对于 MNIST 这种相对简单的图像数据集而言，MLP 通常可以达到相当不错的效果。支持向量机 (SVM)：在深度学习兴起之前，SVM 是图像分类任务中的常用方法。...实现过程使用 TensorFlow 和 Keras 构建和训练了一个用于手写数字识别的卷积神经网络（CNN），并在 MNIST 数据集上进行了测试。 1....导入库导入 TensorFlow 和 Keras 相关模块，用于构建和训练模型。 2....详细Python代码 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.datasets import

3281 0

腾讯香港中文大学修正认知 CNN启动！！大战AI架构巨人!CNN vs Transformer谁才是最强神器?

引言随着深度学习的快速发展，各种神经网络模型涌现出来，CNN、Transformer和MLP（多层感知机）都是其中的代表。它们在不同的领域和任务中表现出色，但在某些方面也存在差异。...以下是一个简单的CNN示例代码，用于图像分类任务： import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 构建CNN模型 model...以下是一个简单的Transformer示例代码，用于机器翻译任务： import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras...以下是一个简单的MLP示例代码，用于二分类任务： import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 构建MLP模型 model...CNN、Transformer和MLP在不同的领域和任务中具有不同的优劣势。

1.1K8 0

ApacheCN 深度学习译文集 2020.9

三、实现前馈神经网络四、CNN 实战五、使用 TensorFlow 实现自编码器六、RNN 和梯度消失或爆炸问题七、TensorFlow GPU 配置八、TFLearn 九、使用协同过滤的电影推荐...101 二、TensorFlow 的高级库三、Keras 101 四、TensorFlow 中的经典机器学习五、TensorFlow 和 Keras 中的神经网络和 MLP 六、TensorFlow...和 Keras 中的 CNN 十、TensorFlow 和 Keras 中的自编码器十一、TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型十二、迁移学习和预训练模型十三、深度强化学习十四、生成对抗网络...二、在 Eager 模式中使用指标三、如何保存和恢复训练模型四、文本序列到 TFRecords 五、如何将原始图片数据转换为 TFRecords 六、如何使用 TensorFlow Eager 从...三、使用 TensorBoard 监控网络训练四、使用深度学习解决二分类问题五、使用 Keras 解决多分类问题六、超参数优化七、从头开始训练 CNN 八、将预训练的 CNN 用于迁移学习九

1.3K5 0

使用贝叶斯优化进行深度神经网络超参数优化

在本文中，我们将深入研究超参数优化。为了方便起见本文将使用 Tensorflow 中包含的 Fashion MNIST[1] 数据集。...Keras Tuner 库 [2]：它将帮助我们轻松调整神经网络的超参数： pip install keras-tuner Keras Tuner 需要 Python 3.6+ 和 TensorFlow...我们可以使用参数“max_trials”来配置它。除了贝叶斯优化器之外，keras-tuner还提供了另外两个常见的方法：RandomSearch 和 Hyperband。...下面我们使用相同的流程，将MLP改为CNN，这样可以测试更多参数。...以上例子也说明Keras Tuner 是使用 Tensorflow 优化深度神经网络的很好用的工具。我们上面也说了本文选择是贝叶斯优化器。

1.2K2 0

评测 | CNTK在Keras上表现如何？能实现比TensorFlow更好的深度学习吗？

Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端（backend）引擎 Theano/TensorFlow；而不需要更改前端代码。...在这种情况下，TensorFlow 在准确率和速度方面都表现更好（同时也打破 99％的准确率）。...在这种情况下，两个后端的在准确率和速度上的性能均相等。也许 CNTK 更利于 MLP，而 TensorFlow 更利于 CNN，两者的优势互相抵消。...CNTK 在 LSTM/MLP 上更快，TensorFlow 在 CNN/词嵌入（Embedding）上更快，但是当网络同时实现两者时，它们会打个平手。...尽管如此，简单地设置 flag 的效果是非常显著的，在将它们部署到生产之前，值得在 CNTK 和 TensorFlow 后端上测试 Keras 模型，以比较两者哪个更好。 ?

1.4K5 0

从三大神经网络，测试对比TensorFlow、MXNet、CNTK、Theano四个框架

本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN 和 RNN 模型，机器之心不仅对该试验进行了介绍，同时还使用 Keras（TensorFlow 后端）在 MNIST 数据集上试运行了 CNN。...后面我们将会把 Keras 实现 CNN 的代码与注释上传至机器之心 GitHub 项目中，下图是我们使用 TensorFlow 作为后端初始化训练的情况： ?...CNTK 在 Babi RNN 和 MNIST RNN 测试上要比 TensorFlow 和 Theano 好得多，但是在 CNN 测试上要比 TensorFlow 差一些。...MXNet 在 RNN 测试上要比 CNTK 和 TensorFlow 要好一点，此外它在 MLP 上要比所有框架的性能都要好。...Theano 在深度神经网络（MLP）中要比 TensorFlow 和 CNTK 好一点。从上面的结果可以看出来，所有的深度学习框架都有其擅长的领域，并没有哪个框架一定要比其他框架好。

1.5K7 0

TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）

2.3K1 0

TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：1~5

一、使用 Keras 入门高级深度学习在第一章中，我们将介绍在本书中将使用的三个深度学习人工神经网络。...在本章中，我们将一起讨论如何使用 Keras 库实现基于 MLP，CNN 和 RNN 的模型。更具体地说，我们将使用名为tf.keras的 TensorFlow Keras 库。...MLP，CNN 和 RNN 的模型的示例在此过程中，开始引入重要的深度学习概念，包括优化，正则化和损失函数在本章结束时，我们将使用tf.keras实现基本的深度学习网络。...本书中的代码示例全部以 Python 3 编写，以支持 Python 2 于 2020 年结束。在硬件上，Keras 在 CPU，GPU 和 Google 的 TPU 上运行。...MLP，CNN 和 RNN 之间的区别 MLP 是全连接（FC）网络。在某些文献中，您经常会发现将该称为或深度前馈网络或前馈神经网络。在本书中，我们将使用术语 MLP。

2K1 0

Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性|附代码数据

该项目包括：将时间序列数据转换为分类问题。...本文选自《Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性》。...用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机...（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花...用R语言实现神经网络预测股票实例使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译用于NLP的Python

4350 0

Bengio终结Theano不是偶然，其性能早在Keras支持的四大框架中垫底

所以，大家只要写一份代码，就可以在Tensorflow、CNTK和Theano上都运行一次而无需改动代码。至于说MXNet，因为它现在只支持v1.2.2版本的Keras，所以要稍微修改代码才能运行。...结论各组实验中，不同框架的性能对比 Tensorflow在各组CNN模型的实验中都表现出色，但是在RNN模型上表现一般。...CNTK在 BAbi RNN 和 MNIST RNN 实验中的表现远远好于Tensorflow和Theano，但是在CNN实验中不及Tensorflow。...MXNet在RNN测试中的表现略好于CNTK和Tensorflow，在MLP实验中性能碾压其它所有框架。但是受限于v2版Keras的功能，无法参与另外两组对比实验，不过这种情况马上会得到解决。...Theano在MLP实验中的性能略好于Tensorflow和CNTK。总结从实验结果来看，所有框架都有各自擅长的领域，目前并没有哪一种框架能够全面碾压其它产品。

5792 0

MLK | Keras 入门深度学习逢看必会

，在安装前，我们要知道Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。...Step2：安装TensorFlow/Keras 先安装下TensorFlow，再安装Keras，在终端输入： pip install tensorflow pip install keras 安装成功的提示.../ python mnist_mlp.py 安装成功的提示： ?...的 to_categorical 方法转换为二进制来表示（独热编码），参考代码如下： # 把target转换为二进制表示 print(y_train) print('------------------...example（mnist_mlp.py） https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py [3] 台大李宏毅机器学习

6522 0

R语言中不能进行深度学习？

但是，随着Keras库在R后端的发布，并且在后台还可以使用张力流（TensorFlow）（CPU和GPU兼容性），所以在深度学习领域，R将再次与Python打成平手。...2.使用Keras可以在R中构建不同类型的模型。 3.在R中使用MLP对MNIST手写数字进行分类。 4.将MNIST结果与Python中的等效代码进行比较。 5.结束笔记。...现在我们在RStudio中安装了keras和TensorFlow，让我们在R中启动和构建我们的第一个神经网络来解决MNIST数据集 2.使用keras可以在R中构建的不同类型的模型以下是使用Keras...4.MLP使用keras–R VS Python 为了比较起见，我也在Python中实现了上述的MNIST问题。...我觉得在keras-R和Python中应该没有任何区别，因为R中的keras创建了一个conda实例并在其中运行keras。你可以尝试运行一下下面等效的python代码。

1.3K9 0

『带你学AI』开发环境配置之Windows10篇：一步步带你在Windows10平台开发深度学习

在conda还没有更新，需要借助pytorch安装cudnn8 ，同时使用这种方法来安装TensorFlow2.4 gpu也需要在代码前面import torch:） conda install pytorch...单击“hello.py”，就可以在右侧进行编辑代码了。输入第一行代码（要注意里面双引号要使用英语的符号，可以通过“Shift”键切换中英文符号）： print(“Hello Python”) ?...代码参考自：《简单粗暴 TensorFlow 2》：https://tf.wiki/zh_hans/basic/models.html 数据和代码也会开源在《带你学 AI》Github中： https...：这里是做一个简单流程介绍，在第三章CNN分类项目中将做详细讲解。...在下篇中将分享在 Ubuntu 18 中环境的配置与使用说明，不见不散。 Keep Fighting。。。留言与问题回复小宋说:这个模块汇总了一些小伙伴的留言与问题，小宋在这里统一回复下。

1.7K1 0

R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告

点击文末“阅读原文” 获取全文完整代码数据资料。本文选自《R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告》。...Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与结果评估可视化深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据...R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python...BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化用R语言实现神经网络预测股票实例使用PYTHON中KERAS...的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类

5271 0

Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。...如何使用tf.keras开发MLP，CNN和RNN模型以进行回归，分类和时间序列预测。如何使用tf.keras API的高级功能来检查和诊断模型。...在2015-2019年期间，使用TensorFlow，Theano和PyTorch等数学库开发深度学习模型非常麻烦，需要数十甚至数百行代码才能完成最简单的任务。...1.2如何安装TensorFlow 在安装TensorFlow之前，请确保已安装Python，例如Python 3.6或更高版本。如果您没有安装Python，则可以使用Anaconda安装它。...顺序API易于使用，因为在添加所有图层之前一直调用model.add（）。例如，这是一个具有五个隐藏层的深层MLP。

1.6K3 0

深度学习词汇表（四）

，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。...Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras：简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）支持CNN和RNN，或二者的结合无缝...例如，我们可以使用step size 2在一个10×10特征矩阵上滑动一个大小为2×2的窗口，在每个窗口内的所有4个值中选择最大值，得到一个新的5×5特征矩阵。...NEURAL MACHINE TRANSLATION (NMT) NMT系统使用神经网络在英语和法语等语言之间进行翻译。...NMT系统可以使用双语语料库进行端到端的培训，这与传统的机器翻译系统不同，后者需要手工制作的功能和工程。NMT系统通常使用编码器和解码器实现递归神经网络，它们分别对源句和目标句进行编码。

8532 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云