深度学习是最近备受关注的机器学习技术，其发展速度迅猛，应用领域更加广泛，它利用大型深度神经网络及其复杂结构，在诸如语音识别、图像识别、自然语言处理、机器人控制、在线推荐系统等领域有着广泛的应用。
在实际的应用中，深度学习代码可分为三部分：网络构建、网络训练和网络应用。具体代码如下：
网络构建：
```python
import tensorflow as tf
# 构建网络结构
def buildNet():
# 定义网络结构
input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, feature_num])
output_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, label_num])
weights = tf.Variable(tf.random_normal([feature_num, label_num]))
biases = tf.Variable(tf.random_normal([label_num]))
# 计算网络输出
logits = tf.matmul(input_data, weights) + biases
prediction = tf.nn.sigmoid(logits)
# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels = output_data, logits = logits))
# 优化器
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss)
# 准确率
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(prediction, 1), tf.argmax(output_data, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
return input_data, output_data, optimizer, accuracy, loss
```
网络训练：
```python
# 加载数据
X_train, y_train, X_valid, y_valid, X_test, y_test = load_data()
# 构建网络
input_data, output_data, optimizer, accuracy, loss = buildNet()
# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()
# 开始训练
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for epoch in range(num_epochs):
for step in range(num_steps):
# 取出mini-batch
batch_x, batch_y = get_batch(X_train, y_train)
# 网络训练
sess.run(optimizer, feed_dict={input_data: batch_x, output_data: batch_y})
# 计算验证准确率
if step % calculate_accuracy_step == 0:
valid_accuracy = sess.run(accuracy,
feed_dict={input_data: X_valid, output_data: y_valid})
print("Epoch %d, Step %d, Validation Accuracy= %f" % ( epoch, step, valid_accuracy))
# 测试准确率
test_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={input_data: X_test, output_data: y_test})
print("Test Accuracy= %f" % test_accuracy)
```
网络应用：
```python
# 预测函数
def pred(x):
with tf.Session() as sess:
# 恢复网络训练好的参数
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, './model/my_net.ckpt')
pred_y = sess.run(prediction, feed_dict={input_data: x})
return pred_y
# 加载测试数据
test_x = load_test_data()
# 调用预测函数
test_y = pred(test_x)
```
以上代码展示了深度学习代码在实际应用中的实践。在网络构建阶段，网络模型的定义是至关重要的，它需要根据业务需求对特征、标签、损失函数、优化器等参数进行调整；在网络训练过程中，需要加载数据、构建网络、初始化变量、训练网络等步骤；在网络应用阶段，则是预测网络模型性能，并进行应用。
深度学习代码不断发展，它在诸如语音识别、图像识别、自然语言处理、机器人控制、在线推荐系统等领域的应用越来越成熟，帮助企业和机构解决了许多实际问题，是未来发展的一个重要研究方向。