CNN Python 代码中 input_shape 和 num_classes 设置指南

在编写 CNN（卷积神经网络）的 Python 代码时，input_shape 和 num_classes 的设置取决于数据集和任务的特定要求。

'input_shape'：指定输入数据的形状。对于图像数据，通常使用三个维度（高度、宽度和通道数）。例如，对于灰度图像，'input_shape' 可以设置为 (28, 28, 1)，对于彩色图像，可以设置为 (28, 28, 3)。具体的 'input_shape' 取决于你的数据集中图像的大小和通道数。

'num_classes'：指定分类任务中的类别数。例如，如果你的数据集有 10 个类别，那么 'num_classes' 应该设置为 10。具体的 'num_classes' 取决于你的数据集中类别的数量。

需要注意的是，在实际使用时，你应该根据你的数据集进行实验和调整。可以尝试不同的 'input_shape' 和 'num_classes' 的组合，并根据模型的性能进行调整。