Для создания сверточной нейронной сети на Python, вам необходимо использовать библиотеку TensorFlow или Keras. В данной статье мы рассмотрим создание сверточной нейронной сети с помощью Keras.
1. Установите необходимые библиотеки, если у вас их нет. Для установки Keras и TensorFlow выполните следующие команды:
```
pip install tensorflow
pip install keras
```
2. Импортируйте необходимые модули:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
```
3. Создайте модель сверточной нейронной сети:
```python
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
```
4. Скомпилируйте модель:
```python
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
5. Обучите модель на ваших данных:
```python
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
```
Готово! Теперь у вас есть сверточная нейронная сеть, обученная на вашем наборе данных. Вы можете использовать эту модель для классификации изображений или других задач компьютерного зрения.