写一个手写数字识别的代码
时间: 2023-11-30 11:34:52 浏览: 30
好的,我可以为您提供一个基于深度学习框架TensorFlow的手写数字识别代码。以下是示例代码:
```
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)
# 定义输入和输出占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 定义权重和偏置变量
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(0.5).minimize(cross_entropy)
# 训练模型
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(1000):
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
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
```
该代码使用了一个简单的全连接神经网络模型,通过梯度下降优化器来最小化交叉熵损失函数。您可以使用该代码对手写数字进行分类。