利用卷积神经网络识别手写体python代码

识别手写体的常用方法是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN），以下是一个简单的Python代码示例，可以用于训练一个CNN模型来识别手写数字：

1. 导入必要的库

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

2. 加载MNIST数据集

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将数据转换为float32类型，并归一化到0~1
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 = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

# 将数据转换为4D张量
x_train = np.expand_dims(x_train, axis=-1)
x_test = np.expand_dims(x_test, axis=-1)

3. 构建CNN模型

model = tf.keras.Sequential([
    # 卷积层1，32个3x3的卷积核，使用relu激活函数
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    # 池化层1，2x2的池化核
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    # 卷积层2，64个3x3的卷积核，使用relu激活函数
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    # 池化层2，2x2的池化核
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    # 卷积层3，64个3x3的卷积核，使用relu激活函数
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    # 将张量展开成一维向量
    tf.keras.layers.Flatten(),
    # 全连接层1，512个神经元，使用relu激活函数
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    # 输出层，10个神经元，使用softmax激活函数
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

4. 编译模型

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

5. 训练模型

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

6. 评估模型

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

以上就是一个简单的CNN模型的实现，你可以根据需要进行修改和调整。