【源码】基于TensorFlow的深度学习模型构建与训练

项目简介

本项目借助Python和TensorFlow框架，构建并训练多种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）等，用于处理图像分类、序列预测和股票价格预测等任务。通过自定义回调函数、数据预处理、模型定义、编译、训练、评估以及可视化等步骤，实现深度学习模型的完整构建和训练流程。

项目的主要特性和功能

1. 自定义回调函数：可在模型训练时定期打印损失、误差等关键指标。
2. 数据预处理：对图像数据和时间序列数据做归一化、重塑等处理，以适配模型输入。
3. 模型定义：通过Sequential API和自定义模型类，定义CNN、RNN和LSTM等不同类型模型。
4. 编译与训练：用指定优化器、损失函数和评价指标编译模型，完成训练，支持保存和加载模型权重。
5. 评估与可视化：用测试集评估模型，计算MSE、RMSE、MAE等性能指标，可视化准确率和损失曲线。
6. 预测与展示：用训练好的模型对测试数据预测，展示结果并可视化对比。

安装使用步骤

1. 安装Python和TensorFlow框架：确保系统安装Python 3.x和TensorFlow 2.x。
2. 下载项目代码文件：从项目仓库下载源代码文件。
3. 修改配置：按需修改数据路径、模型参数等设置。
4. 运行代码：执行代码文件，进行模型训练、评估和预测。

下载地址

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