Python深度学习实战-基于Sequential方法搭建BP神经网络实现分类任务（附源码和实现效果）

一、实现功能

1. 第一步：导入模块：import tensorflow as tf

2. 第二步：制定输入网络的训练集和测试集

3. 第三步：搭建网络结构：tf.keras.models.Sequential()

4. 第四步：配置训练方法：model.compile()：

5. 第五步：执行训练过程：model.fit()：

6. 第六步：打印网络结构：model.summary()

7. 第七步：执行验证过程：model.evaluate()

二、实现代码

import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
 
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
 
# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
 
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
 
# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X.shape[1],)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(len(set(y)), 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=10, batch_size=32)
model.summary()
# 评估模型
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

三、实现效果

本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文，现在某研究院从事数据挖掘相关科研工作，对数据挖掘有一定认知和理解，会结合自身科研实践经历不定期分享关于python、机器学习、深度学习基础知识与案例。

致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。

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