神经网络手写数字识别代码

时间: 2023-07-27 14:07:43 浏览: 63
好的,以下是一个使用卷积神经网络实现手写数字识别的代码示例,基于Python和TensorFlow框架: ```python import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras.datasets import mnist # 加载数据集 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0 X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0 y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10) # 定义模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test accuracy:', test_acc) ``` 这个代码示例使用了卷积神经网络来进行手写数字识别,模型的准确率可以达到99%以上。

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