使用Julia构建深度学习神经网络

这是一段使用Julia编程语言构建深度学习神经网络的示例代码，通过该代码可以实现神经网络的创建、训练和测试等功能。在该示例代码中，我们使用了 Flux.jl 作为深度学习库来构建神经网络。

# 首先安装Flux.jl深度学习包
using Pkg
Pkg.add("Flux")

# 导入必要的包
using Flux: Dense, Chain, train!, crossentropy, onecold, @epochs, DataBlock, DataLoader

# 创建一个全连接的神经网络
nn = Chain(
    Dense(28^2, 32, relu),
    Dense(32, 10),
    softmax)

# 定义损失函数
loss(x, y) = crossentropy(nn(x), y)

# 加载MNIST数据集
using Flux.Data.MNIST
train_data, test_data = MNIST.traindata(), MNIST.testdata()

# 数据批处理和加载
function getdata(data)
    X = Float32.(reshape(data, :, size(data)[end]))
    y = Float32.(onecold(Float32.(reshape(permutedims(onehotbatch(data .- 1, 0:9)), :, size(data)[end]))))
    return DataLoader((X, y))
end

train_dl, test_dl = getdata(train_data), getdata(test_data)

# 训练神经网络
num_epochs = 5
opt = ADAM()
Flux.train!(loss, Flux.params(nn), train_dl, opt, cb = () -> (@show acc=accuracy(nn, test_dl)))

免责申明：文章和图片全部来源于公开网络，如有侵权，请通知删除 server@dude6.com