本研究利用Python开发深度神经网络模型，旨在提高睡眠分期检测的准确性与效率，为临床诊断提供技术支持。
【作品名称】：基于Python深度神经网络的睡眠分期检测方法研究
【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。
【项目介绍】
1. 准备数据集，如果已经有了就不需要进行这一步骤。
命令行输入：
```
python download_sleepedf.py
```
2. 数据预处理
命令行输入：
```
python prepare_sleepedf.py
```
3. 训练模型，`gpu0` 表示启用GPU训练，`1`表示用CPU训练。
命令行输入：
```
python trainer.py --db sleepedf --gpu 0 --from_fold 0 --to_fold 19
```
4. 模型预测
命令行输入：
```
python predict.py --config_file configsleepedf.py --model_dir out_sleepedftrain --output_dir out_sleepedfpredict --log_file out_sleepedfpredict.log --use-best
```
运行：如果是PyCharm环境，直接在命令行中输入上述指令即可。
5星
