手写数字识别测试数据示例

根据提供的引用内容，手写数字识别测试数据示例是MNIST数据集中的10,000个用于测试的示例。这些示例是28x28像素的图像，已经过尺寸标准化并位于图像中心，其值为0到1。每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征向量，用于输入模型进行预测。以下是一个手写数字识别测试数据示例的Python代码：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 加载MNIST测试数据集
test_data = datasets.MNIST(root='data', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())

# 随机选择一个测试数据
idx = torch.randint(len(test_data), size=(1,)).item()
image, label = test_data[idx]

# 显示测试数据图像和标签
print('Label:', label)
image = image.reshape(28, 28)
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.show()

运行上述代码，可以随机选择一个测试数据并显示其图像和标签。用户也可以根据自己的需要修改代码以选择特定的测试数据进行预测。

相关问题

自建数据集手写数字识别

自建数据集手写数字识别可以通过以下步骤实现：

1. 收集手写数字图像数据集：可以通过自己手写数字并拍照或使用绘图工具创建手写数字图像。确保图像尺寸一致，并将其保存在一个文件夹中。

2. 数据预处理：将图像转换为灰度图像，并将其尺寸调整为28x28像素。然后，将图像转换为数字矩阵，并将像素值标准化到0到1之间。

3. 构建训练集和测试集：将数据集分为训练集和测试集。通常，将大部分数据用于训练，少部分数据用于测试。可以使用sklearn库中的train_test_split函数来实现数据集的划分。

4. 训练模型：选择一个适合手写数字识别的机器学习模型，例如卷积神经网络(CNN)。使用训练集对模型进行训练，并调整模型的超参数以提高性能。

5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、精确率、召回率等指标，以评估模型的性能。

6. 预测新的手写数字：使用训练好的模型对新的手写数字进行预测。将新的手写数字转换为与训练集相同的格式，并输入到模型中进行预测。

以下是一个示例代码，演示了如何使用自建数据集进行手写数字识别：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 1. 收集手写数字图像数据集
# 假设手写数字图像数据集保存在一个文件夹中，每个图像文件名包含对应的标签

# 2. 数据预处理
# 将图像转换为灰度图像，将其尺寸调整为28x28像素
# 将图像转换为数字矩阵，并将像素值标准化到0到1之间

# 3. 构建训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 4. 训练模型
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=500)
model.fit(X_train, y_train)

# 5. 模型评估
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

# 6. 预测新的手写数字
new_digit = load_and_preprocess_image("new_digit.png")
prediction = model.predict(new_digit)
print("Prediction:", prediction)

手写数字识别数据集划分代码

以下是手写数字识别数据集划分的示例代码，使用的是Python语言和scikit-learn库：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占比为20%
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2)

# 输出训练集和测试集的样本数量
print("训练集样本数量：", len(X_train))
print("测试集样本数量：", len(X_test))