用训练完的mnist模型手写数字识别python代码
时间: 2023-11-13 07:21:33 浏览: 51
以下是使用训练好的MNIST模型进行手写数字识别的Python代码:
```python
import numpy as np
from keras.models import load_model
from PIL import Image
# 加载训练好的模型
model = load_model('mnist_model.h5')
# 读取手写数字图片,转换为灰度图像,并将其缩放为28x28像素的大小
img = Image.open('digit.png').convert('L').resize((28, 28))
# 将图像转换为模型所需的输入格式
x = np.array(img).reshape(1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255
# 使用模型进行预测
y = model.predict(x)
# 打印预测结果
print('预测结果为:', np.argmax(y))
```
这个代码首先加载了训练好的MNIST模型,然后读取手写数字图片(这里假设图片名为`digit.png`),并将其转换为灰度图像,并缩放为28x28像素的大小。接着,将图像转换为模型所需的输入格式,并使用模型进行预测。最后,打印出预测结果(即最有可能的数字)。
相关问题
mnist模型手写数字识别python代码
以下是一个简单的使用Keras库训练手写数字识别模型的Python代码:
```python
import numpy as np
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()
# 将数据集转换为卷积神经网络所需的格式
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)
# 将像素值缩放到0到1之间
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255
# 将标签转换为one-hot编码
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
# 定义卷积神经网络模型
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(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train,
batch_size=128,
epochs=12,
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])
```
这个代码使用了卷积神经网络模型,包含两个卷积层、一个最大池化层、两个dropout层和两个全连接层。它在MNIST数据集上训练12个epochs,得到了比较不错的准确率。
mnist手写数字识别python的代码
以下是使用Python和TensorFlow实现的MNIST手写数字识别代码:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 将输入数据转换为浮点数,并归一化到0-1之间
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
# 将标签数据转换为独热编码格式
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
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)
# 预测结果
predictions = model.predict(x_test[:5])
print(np.argmax(predictions, axis=1))
print(np.argmax(y_test[:5], axis=1))
```
该代码使用了一个简单的全连接神经网络模型,包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。在训练期间,使用Adam优化器和交叉熵损失函数对模型进行优化,并在测试集上评估模型性能。最后,使用模型对前五个测试样本进行预测,并打印出预测结果和真实标签。
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