帮我接入飞桨写一个手写字体识别python程序

时间: 2023-03-25 22:02:17 浏览: 80
好的,我可以回答这个问题。以下是一个使用飞桨实现手写数字识别的 Python 程序: ```python import paddle import paddle.fluid as fluid import numpy as np # 定义网络结构 def convolutional_neural_network(img): # 第一层卷积层 conv1 = fluid.layers.conv2d(input=img, num_filters=32, filter_size=5, stride=1, padding=2, act='relu') # 第一层池化层 pool1 = fluid.layers.pool2d(input=conv1, pool_size=2, pool_type='max', pool_stride=2) # 第二层卷积层 conv2 = fluid.layers.conv2d(input=pool1, num_filters=64, filter_size=5, stride=1, padding=2, act='relu') # 第二层池化层 pool2 = fluid.layers.pool2d(input=conv2, pool_size=2, pool_type='max', pool_stride=2) # 第三层卷积层 conv3 = fluid.layers.conv2d(input=pool2, num_filters=64, filter_size=5, stride=1, padding=2, act='relu') # 第三层池化层 pool3 = fluid.layers.pool2d(input=conv3, pool_size=2, pool_type='max', pool_stride=2) # 全连接层 fc = fluid.layers.fc(input=pool3, size=512, act='relu') # 输出层 out = fluid.layers.fc(input=fc, size=10, act='softmax') return out # 定义输入数据 image = fluid.layers.data(name='image', shape=[1, 28, 28], dtype='float32') label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64') # 获取网络输出结果 predict = convolutional_neural_network(image) # 定义损失函数和优化器 cost = fluid.layers.cross_entropy(input=predict, label=label) avg_cost = fluid.layers.mean(cost) optimizer = fluid.optimizer.AdamOptimizer(learning_rate=.001) opts = optimizer.minimize(avg_cost) # 定义训练程序 place = fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) exe.run(fluid.default_startup_program()) # 定义数据读取器 train_reader = paddle.batch(paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.mnist.train(), buf_size=500), batch_size=128) test_reader = paddle.batch(paddle.dataset.mnist.test(), batch_size=128) # 开始训练 for pass_id in range(10): # 训练 for batch_id, data in enumerate(train_reader()): train_cost, train_acc = exe.run(program=fluid.default_main_program(), feed={'image': np.array([x[] for x in data]).astype('float32'), 'label': np.array([x[1] for x in data]).astype('int64')}, fetch_list=[avg_cost, predict]) if batch_id % 100 == : print("Pass %d, Batch %d, Cost %f, Acc %f" % (pass_id, batch_id, train_cost[], train_acc[])) # 测试 test_accs = [] test_costs = [] for batch_id, data in enumerate(test_reader()): test_cost, test_acc = exe.run(program=fluid.default_main_program(), feed={'image': np.array([x[] for x in data]).astype('float32'), 'label': np.array([x[1] for x in data]).astype('int64')}, fetch_list=[avg_cost, predict]) test_accs.append(test_acc[]) test_costs.append(test_cost[]) test_cost = (sum(test_costs) / len(test_costs)) test_acc = (sum(test_accs) / len(test_accs)) print("Test: Cost %f, Acc %f" % (test_cost, test_acc)) ``` 这个程序使用了飞桨框架,实现了一个卷积神经网络,用于手写数字识别。训练数据使用了 MNIST 数据集,训练过程中会输出训练和测试的损失和准确率。

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### 回答1: import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import Dropout from keras.utils import np_utils# 加载数据 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()# 设定输入层 num_pixels = X_train.shape[1] * X_train.shape[2] X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], num_pixels).astype('float32') X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], num_pixels).astype('float32')# 归一化 X_train = X_train / 255 X_test = X_test / 255# one-hot 编码 y_train = np_utils.to_categorical(y_train) y_test = np_utils.to_categorical(y_test) num_classes = y_test.shape[1]# 建立模型 def baseline_model(): # 建立模型 model = Sequential() model.add(Dense(num_pixels, input_dim=num_pixels, kernel_initializer='normal', activation='relu')) model.add(Dense(num_classes, kernel_initializer='normal', activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) return model# 建立模型 model = baseline_model() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=200, verbose=2) # 评估模型 scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) print("Baseline Error: %.2f%%" % (100-scores[1]*100)) ### 回答2: 当然可以!以下是一个使用Python和机器学习模型完成手写数字识别任务的示例代码: python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载手写数字数据集 digits = load_digits() # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42) # 创建多层感知器模型 model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=500) # 在训练集上训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("准确率:", accuracy) # 随机选择一个测试样本进行显示 random_index = np.random.randint(0, len(X_test)) plt.gray() plt.matshow(X_test[random_index].reshape(8, 8)) plt.title("真实标签:" + str(y_test[random_index]) + ",预测标签:" + str(y_pred[random_index])) plt.show() 这段代码使用了一个多层感知器模型(MLP)来完成手写数字识别任务。它使用sklearn库中的load_digits()函数加载了一个手写数字数据集,并将数据集划分为训练集和测试集。然后,它创建了一个包含一个隐藏层的多层感知器模型,并在训练集上训练模型。最后,它使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算了预测准确率。 在代码的最后,它还随机选择一个测试样本进行显示,展示了真实标签和预测标签。你可以根据自己的需求进行修改和扩展这段代码,以满足你的个性化需求。 ### 回答3: 当然可以帮您写一个Python代码来完成手写数字识别任务。以下是一个简单的示例代码: python import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 加载MNIST数据集 mnist = keras.datasets.mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() # 数据预处理 train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images / 255.0 # 构建模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_images, train_labels, epochs=5) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc) # 进行预测 predictions = model.predict(test_images) 上述代码使用了TensorFlow库来构建一个简单的全连接神经网络模型,用于手写数字识别任务。首先,我们会加载MNIST数据集,并对图像数据进行预处理。然后,我们构建了一个具有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的神经网络模型。之后,我们编译模型并使用训练数据进行模型训练。训练完成后,我们使用测试数据对模型进行评估,最后进行数字识别的预测。 请注意,这只是一个简单的示例代码,您可以根据自己的需求进行相应的修改和调整。
### 回答1: 好的,我可以回答这个问题。以下是一个使用 Python 实现手写数字识别的代码示例: import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 加载 MNIST 数据集 mnist = keras.datasets.mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() # 对数据进行预处理 train_images = train_images / 255. test_images = test_images / 255. # 定义模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_images, train_labels, epochs=5) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc) # 使用模型进行预测 predictions = model.predict(test_images) 这个代码使用 TensorFlow 和 Keras 库来构建一个神经网络模型,用于识别手写数字。首先,它加载了 MNIST 数据集,该数据集包含了大量的手写数字图像和对应的标签。然后,它对数据进行了预处理,将像素值缩放到了 到 1 之间。接着,它定义了一个包含两个全连接层的神经网络模型,并使用交叉熵作为损失函数进行编译。最后,它使用训练数据对模型进行了训练,并使用测试数据对模型进行了评估。最后,它使用模型对测试数据进行了预测。 ### 回答2: 好的,以下是一个使用Python实现识别手写数字的代码示例: python # 引入需要的库 import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neural_network import MLPClassifier # 加载手写数字数据集 mnist = fetch_openml('mnist_784') # 将数据集的特征和标签分开 X = mnist['data'] y = mnist['target'] # 将特征和标签划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建多层感知器分类器对象 mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=300, random_state=42) # 在训练集上训练多层感知器模型 mlp.fit(X_train, y_train) # 在测试集上测试模型的准确率 accuracy = mlp.score(X_test, y_test) print("准确率:", accuracy) # 预测手写数字 image = [0, 0, 0, 12, 13, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 11, 16, 9, 0, 0, 0, 0, 3, 15, 16, 6, 0, 0, 0, 7, 15, 16, 16, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 16, 16, 3, 0, 0, 0, 0, 1, 16, 16, 6, 0, 0, 0, 0, 1, 16, 16, 6, 0, 0, 0, 0, 0, 10, 16, 6, 0, 0] prediction = mlp.predict([image]) print("预测结果:", prediction) 这段代码使用fetch_openml函数加载了手写数字数据集,并将特征和标签分别存储在X和y中。然后,使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来,创建了一个包含一个隐藏层的多层感知器分类器对象,并使用fit函数在训练集上训练模型。然后,使用score函数计算出模型在测试集上的准确率并打印出来。最后,使用predict函数对一个手写数字进行预测,并打印出预测结果。 需要注意的是,这段代码使用了sklearn库中的多层感知器分类器(MLPClassifier)。若尚未安装该库,可通过在终端中运行pip install scikit-learn命令进行安装。 ### 回答3: 使用Python实现手写数字识别的代码可以分为以下几个步骤: 1. 导入必要的库和数据集:首先,你需要导入所需的库,例如NumPy(用于处理多维数组和矩阵)、Matplotlib (用于绘制图表)以及一个手写数字数据集,例如MNIST。 2. 数据预处理:对于手写数字数据集,你需要进行一些预处理,以便于将其输入到模型中。因此,你可以对图像进行标准化和归一化处理,并将其转换为适当的输入格式。 3. 构建模型:使用Python的机器学习库,例如TensorFlow或Keras,构建一个适当的模型架构。你可以选择使用深度学习技术,例如卷积神经网络(CNN),以提高识别准确性。 4. 模型训练:使用数据集的一部分进行模型的训练。在训练过程中,你可以通过调整参数、添加正则化等技术来优化模型并提高准确性。 5. 模型评估和调整:使用测试数据集对训练好的模型进行评估和调整。你可以计算模型的准确性、精确度、召回率等指标,并尝试通过调整模型架构或参数来提高模型的性能。 6. 手写数字识别:最后,你可以使用训练好的模型对新的手写数字进行识别。将手写数字输入到模型中,并根据模型的输出进行判断和预测。 总结起来,实现手写数字识别的代码需要导入相关库和数据集,对数据进行预处理,构建模型架构,训练模型,评估和调整模型,最后使用模型进行手写数字识别。在这个过程中,你可以灵活运用Python的机器学习库和其他相关工具来完成任务。
好的,我可以回答这个问题。以下是一个基于TensorFlow 1.15框架的手写字符识别程序的示例代码: python import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 加载MNIST数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 定义输入和输出的占位符 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 定义模型参数 W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])) # 定义模型 y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) # 定义损失函数 cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) # 定义优化器 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(.5).minimize(cross_entropy) # 定义评估模型的准确率的操作 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # 初始化变量 init = tf.global_variables_initializer() # 创建会话并运行模型 with tf.Session() as sess: sess.run(init) # 训练模型 for i in range(100): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) # 评估模型 acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}) print("Test Accuracy:", acc) 这个程序使用了MNIST数据集,它包含了手写数字的图像和对应的标签。程序定义了一个简单的神经网络模型,使用交叉熵作为损失函数,使用梯度下降优化器进行训练。最后,程序评估了模型在测试集上的准确率。
好的,以下是一个简单的基于PyTorch和MNIST数据集的手写数字识别程序的代码: python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms # 定义超参数 batch_size = 64 learning_rate = 0.01 num_epochs = 10 # 加载MNIST数据集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True) # 创建数据加载器 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) # 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.pooling = nn.MaxPool2d(2) self.fc = nn.Linear(320, 10) def forward(self, x): x = self.pooling(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pooling(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 320) x = self.fc(x) return nn.functional.log_softmax(x, dim=1) # 实例化模型并定义优化器和损失函数 model = Net() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.5) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): for i, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() if i % 100 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, i * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * i / len(train_loader), loss.item())) # 测试模型 test_loss = 0 correct = 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: output = model(data) test_loss += criterion(output, target).item() pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() test_loss /= len(test_loader.dataset) accuracy = 100. * correct / len(test_loader.dataset) print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format( test_loss, correct, len(test_loader.dataset), accuracy)) 这个程序中,我们使用了一个简单的卷积神经网络,包括两个卷积层和一个全连接层。在训练过程中,我们使用了随机梯度下降优化器和交叉熵损失函数。在测试过程中,我们计算了模型的准确率和测试损失。
好的,我可以给您提供一个简单的手写数字识别的代码。这个代码基于Python和TensorFlow框架,可以识别手写数字的图片。您可以根据自己的需求进行修改和优化。 首先,需要安装TensorFlow和NumPy库。可以使用以下命令进行安装: pip install tensorflow numpy 然后,我们需要准备训练数据和测试数据。这里我们使用MNIST数据集,它包含大量手写数字图片。 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 接下来,我们需要定义神经网络模型。这里我们使用两个卷积层和两个全连接层。代码如下: import tensorflow as tf # 定义输入输出的placeholder x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 定义第一个卷积层 W_conv1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 1, 32], stddev=0.1)) b_conv1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[32])) x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1]) h_conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(x_image, W_conv1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + b_conv1) # 定义第一个池化层 h_pool1 = tf.nn.max_pool(h_conv1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 定义第二个卷积层 W_conv2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 32, 64], stddev=0.1)) b_conv2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[64])) h_conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(h_pool1, W_conv2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + b_conv2) # 定义第二个池化层 h_pool2 = tf.nn.max_pool(h_conv2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 定义第一个全连接层 W_fc1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([7 * 7 * 64, 1024], stddev=0.1)) b_fc1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[1024])) h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64]) h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1) # 定义第二个全连接层 W_fc2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([1024, 10], stddev=0.1)) b_fc2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[10])) y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1, W_fc2) + b_fc2) 接下来,我们需要定义损失函数和优化器,并进行训练和测试。代码如下: # 定义损失函数和优化器 cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv), reduction_indices=[1])) train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # 定义评估模型准确率的操作 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # 开始训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(20000): batch = mnist.train.next_batch(50) if i % 100 == 0: train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]}) print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy)) train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]}) # 测试模型准确率 print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})) 这个代码会输出训练过程中的准确率和测试集上的准确率。您可以使用测试集上的准确率来评估模型的性能。 希望这个代码能对您有帮助!
好的,以下是一个用TensorFlow搭建CNN实现手写数字识别的Python代码: python import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 导入MNIST数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 定义超参数 learning_rate = 0.001 training_iters = 20000 batch_size = 128 display_step = 10 # 定义网络参数 n_input = 784 # MNIST数据集中每张图片的大小为28x28 n_classes = 10 # MNIST数据集中共有10个数字类别 dropout = 0.75 # Dropout的概率,防止过拟合 # 定义输入占位符 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes]) keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) # 定义卷积层和池化层的函数 def conv2d(name, x, W, b, strides=1): x = tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, strides, strides, 1], padding='SAME') x = tf.nn.bias_add(x, b) return tf.nn.relu(x, name=name) def maxpool2d(name, x, k=2): return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, k, k, 1], strides=[1, k, k, 1], padding='SAME', name=name) # 定义卷积神经网络模型 def conv_net(x, weights, biases, dropout): # 将输入的图片转化为4D张量 x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1]) # 第一层卷积层 conv1 = conv2d('conv1', x, weights['wc1'], biases['bc1']) conv1 = maxpool2d('maxpool1', conv1, k=2) # 第二层卷积层 conv2 = conv2d('conv2', conv1, weights['wc2'], biases['bc2']) conv2 = maxpool2d('maxpool2', conv2, k=2) # 将卷积层的输出转化为全连接层的输入 fc1 = tf.reshape(conv2, [-1, weights['wd1'].get_shape().as_list()[0]]) fc1 = tf.add(tf.matmul(fc1, weights['wd1']), biases['bd1']) fc1 = tf.nn.relu(fc1) fc1 = tf.nn.dropout(fc1, dropout) # 输出层 out = tf.add(tf.matmul(fc1, weights['out']), biases['out']) return out # 定义权重参数和偏置参数 weights = { 'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32])), 'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 64])), 'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([7*7*64, 1024])), 'out': tf.Variable(tf.random_normal([1024, n_classes])) } biases = { 'bc1': tf.Variable(tf.random_normal([32])), 'bc2': tf.Variable(tf.random_normal([64])), 'bd1': tf.Variable(tf.random_normal([1024])), 'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes])) } # 构建模型 pred = conv_net(x, weights, biases, keep_prob) # 定义损失函数和优化器 cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost) # 定义评估模型的准确率的函数 correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) # 初始化变量 init = tf.global_variables_initializer() # 开始训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(init) step = 1 while step * batch_size < training_iters: batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size) sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y, keep_prob: dropout}) if step % display_step == 0: loss, acc = sess.run([cost, accuracy], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y, keep_prob: 1.}) print("Iter " + str(step*batch_size) + ", Minibatch Loss= " + "{:.6f}".format(loss) + ", Training Accuracy= " + "{:.5f}".format(acc)) step += 1 print("Optimization Finished!") print("Testing Accuracy:", sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images[:256], y: mnist.test.labels[:256], keep_prob: 1.})) 这个代码实现了一个两层卷积神经网络,通过对MNIST数据集进行训练,实现了手写数字识别的功能。

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