手写数字识别python
时间: 2023-07-25 09:07:34 浏览: 43
手写数字识别是常见的机器学习任务之一,可以使用多种算法来实现,其中比较常用的算法是深度学习中的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。Python中有很多成熟的深度学习框架可以用于实现CNN,比如TensorFlow、Keras、PyTorch等。
以下是一个基于Keras实现手写数字识别的示例代码:
```python
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
input_shape = (28, 28, 1)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
# 将标签转换为one-hot编码
num_classes = 10
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
batch_size = 128
epochs = 12
model.fit(x_train, y_train,
batch_size=batch_size,
epochs=epochs,
verbose=1,
validation_data=(x_test, y_test))
# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
```
在这个示例中,我们使用Keras框架加载MNIST数据集,对数据进行预处理,构建了一个包含两层卷积和池化、两层全连接的CNN模型,并使用Adadelta优化器进行训练和评估。在训练过程中,可以看到模型的准确率逐渐提高,最终在测试集上达到了约99%的准确率。
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