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找一个用tensorflow框架的一个用cifar100模型的代码

时间: 2024-05-07 20:20:00 浏览: 78

这里是一个使用 TensorFlow 框架训练 cifar100 模型的示例代码： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import cifar100 # 加载 cifar100 数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar100.load_data() # 对数据进行预处理 x_train = x_train / 255.0 x_test = x_test / 255.0 # 定义模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(100) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test)) ``` 这个模型包含了三个卷积层和两个全连接层，用于对 cifar100 数据集进行分类。可以根据自己的需求对模型进行修改和调整。

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