python手写神经网络实现minist手写数字识别
时间: 2023-09-24 13:06:24 浏览: 118
很高兴听到您想要实现一个手写神经网络来识别minist手写数字。以下是一个基本的Python代码实现:
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
```
然后,我们需要加载minist数据集:
```python
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
```
接着,我们需要定义我们的神经网络模型。我们将使用一个三层的全连接网络,其中第一层有784个输入神经元(对应于MNIST图像的像素数量),第二层有256个隐藏神经元,第三层有10个输出神经元(对应于10个数字分类)。
```python
# 定义网络参数
n_input = 784
n_hidden_1 = 256
n_classes = 10
# 定义占位符
x = tf.placeholder("float", [None, n_input])
y = tf.placeholder("float", [None, n_classes])
# 定义权重和偏置
weights = {
'h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden_1])),
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_classes]))
}
biases = {
'b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
}
# 定义网络结构
def multilayer_perceptron(x, weights, biases):
# 第一层隐藏层
layer_1 = tf.add(tf.matmul(x, weights['h1']), biases['b1'])
layer_1 = tf.nn.relu(layer_1)
# 输出层
out_layer = tf.matmul(layer_1, weights['out']) + biases['out']
return out_layer
# 定义模型
pred = multilayer_perceptron(x, weights, biases)
```
然后,我们需要定义我们的损失函数和优化器。我们将使用交叉熵损失函数和Adam优化器。
```python
# 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=0.001).minimize(cost)
```
接下来,我们定义训练模型的参数。我们将使用100个批次,每个批次大小为128。
```python
# 定义训练参数
training_epochs = 100
batch_size = 128
display_step = 1
```
现在,我们可以开始训练我们的模型。我们将迭代训练数据集100次,并在每次迭代后计算损失和准确率。
```python
# 启动会话
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 训练循环
for epoch in range(training_epochs):
avg_cost = 0.
total_batch = int(mnist
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