帮我写一个tensorflow1.15框架下手写字符识别的程序
时间: 2023-03-31 13:00:56 浏览: 79
好的,我可以回答这个问题。以下是一个基于TensorFlow 1.15框架的手写字符识别程序的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# 定义输入和输出的占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 定义模型参数
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
# 定义模型
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
# 定义优化器
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(.5).minimize(cross_entropy)
# 定义评估模型的准确率的操作
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()
# 创建会话并运行模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
# 训练模型
for i in range(100):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
# 评估模型
acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})
print("Test Accuracy:", acc)
```
这个程序使用了MNIST数据集,它包含了手写数字的图像和对应的标签。程序定义了一个简单的神经网络模型,使用交叉熵作为损失函数,使用梯度下降优化器进行训练。最后,程序评估了模型在测试集上的准确率。
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