手写字体识别并抓取错误样本python

以下是一个示例代码，用于手写字体识别并抓取错误样本：

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

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

# 将像素值缩放到 0 到 1 之间
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

# 定义模型结构
model = keras.Sequential([
  keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

# 预测测试集样本
predictions = model.predict(x_test)

# 抓取错误样本
count = 0
for i in range(len(predictions)):
    # 找到预测错误的样本
    if np.argmax(predictions[i]) != y_test[i]:
        count += 1
        # 保存错误样本
        img = x_test[i] * 255.0
        img = img.astype(np.uint8)
        filename = 'error_sample_{}.png'.format(count)
        keras.preprocessing.image.save_img(filename, img)

该代码加载 MNIST 数据集，并使用 TensorFlow 和 Keras 构建一个简单的神经网络模型。然后，训练该模型并在测试集上进行评估。最后，代码将遍历测试集样本并抓取预测错误的样本。对于每个预测错误的样本，代码将保存一个 PNG 图像文件，其中包含错误的手写数字。