python深度学习代码列子

以下是一个简单的深度学习代码的例子，可以帮助你了解深度学习的基本概念和实现方法。

# Import necessary libraries
import tensorflow as tf
import numpy as np# Set seed for reproducibility
tf.random.set_seed(1234)# Create a simple model
model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(4,), activation='relu'),tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')
])# Compile the model
model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# Generate dummy data
data = np.random.random((1000, 4))
labels = np.random.randint(3, size=(1000, 1))# One-hot encode the labels
one_hot_labels = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=3)# Train the model
model.fit(data, one_hot_labels, epochs=10)

在这个例子中，我们首先导入了必要的库，然后设置了随机数生成器的种子，这样可以保证每次运行得到的结果都是一样的。接着我们创建了一个简单的深度学习模型，包括了三个全连接层。然后我们使用 compile 方法将模型编译成可以用于训练的形式。接着我们生成了一些虚拟数据和标签，并将标签转换为 one-hot 编码的形式。最后，我们调用 fit 方法对模型进行训练。

这只是一个非常简单的深度学习代码的例子。

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