Julia使用MLdatasets的MNIST

数据集来训练手写数字识别模型，她首先需要导入所需的库和数据集。

using MLDatasets
using Flux.Data: DataLoader
using Flux: onehotbatch

# 导入MNIST数据集
train_x, train_y = MNIST.traindata()
test_x, test_y = MNIST.testdata()

# 将数据转换为Float32类型并归一化
train_x = Float32.(train_x) / 255
test_x = Float32.(test_x) / 255

# 将标签转换为one-hot编码
train_y = onehotbatch(train_y, 0:9)
test_y = onehotbatch(test_y, 0:9)

# 创建训练和测试数据加载器
train_loader = DataLoader(train_x, train_y, batchsize=128, shuffle=true)
test_loader = DataLoader(test_x, test_y, batchsize=128)

接下来，Julia将定义一个简单的卷积神经网络模型来训练手写数字识别模型。

using Flux: Chain, Conv, maxpool, flatten, Dense

# 定义卷积神经网络模型
model = Chain(
  Conv((5, 5), 1=>32, relu),
  maxpool((2, 2)),
  Conv((5, 5), 32=>64, relu),
  maxpool((2, 2)),
  flatten,
  Dense(1024, 10),
  softmax
)

最后，Julia将使用Adam优化器和交叉熵损失函数来训练模型。

using Flux: crossentropy, @epochs

# 定义优化器和损失函数
optimizer = ADAM()
loss(x, y) = crossentropy(model(x), y)

# 训练模型
@epochs 5 Flux.train!(loss, params(model), train_loader, optimizer)

# 在测试集上测试模型
accuracy(x, y) = mean(onecold(model(x)) .== onecold(y))
println("Test accuracy: $(accuracy(test_loader) * 100)%")

通过以上步骤，Julia可以训练一个简单的手写数字识别模型。