卷积神经网络手写数字识别

时间: 2023-06-18 12:05:45 浏览: 60
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在手写数字识别任务中非常有效。下面是一个简单的卷积神经网络用于手写数字识别的示例代码: ```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.reshape((60000, 28, 28, 1)) train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)) test_images = test_images / 255.0 # 构建模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), keras.layers.Flatten(), keras.layers.Dense(64, 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, batch_size=64) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc) ``` 在这个示例中,我们首先加载 MNIST 数据集,然后对数据进行预处理。接着,我们构建了一个简单的 CNN 模型,包括三个卷积层和两个全连接层。最后,我们编译模型,并在训练集上训练模型。最终,我们评估模型在测试集上的表现。

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