Найти тему
2 подписчика

Давайте напишем нейронную сеть для классификации монет на 1000 классов на языке Python.


Для начала нам нужно импортировать необходимые библиотеки:

```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
```

Затем мы можем начать построение модели:

```python
# Создаем модель
model = Sequential()

# Добавляем слои
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

# Добавляем полносвязный слой
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1000, activation='softmax'))

# Компилируем модель
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
```

Теперь мы можем обучить модель и проверить ее точность:

```python
# Обучаем модель
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# Проверяем точность модели
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)
```

Вот и все! Вы можете использовать эту модель для классификации монет на 1000 классов.
1 минута