基于卷积神经网络的手写数字识别研究代码jupyter

时间: 2023-10-25 16:02:51 浏览: 71
基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的手写数字识别是一个常见的深度学习任务。下面是一个使用Python和Keras实现手写数字识别的Jupyter代码示例: ```python # 导入所需的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from keras.utils import to_categorical # 加载MNIST数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 x_train = np.reshape(x_train, (60000, 28, 28, 1)) x_test = np.reshape(x_test, (10000, 28, 28, 1)) x_train = x_train.astype('float32') / 255 x_test = x_test.astype('float32') / 255 y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10) # 构建CNN模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) # 编译与训练模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test)) # 模型评估 loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) print(f"测试集准确率:{accuracy}") # 可视化预测结果 predictions = model.predict(x_test) for i in range(10): plt.imshow(x_test[i].reshape(28, 28), cmap='gray') plt.title(f"真实值:{np.argmax(y_test[i])}, 预测值:{np.argmax(predictions[i])}") plt.show() ``` 该代码首先导入所需库,然后使用Keras的内置函数加载MNIST数据集。数据预处理部分对图像进行了归一化处理并将标签进行独热编码。然后,使用Sequential模型构建了一个简单的CNN结构。编译与训练模型部分使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行模型训练。最后,通过evaluate函数评估模型在测试集上的准确率,并可视化预测结果。

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