深度学习入门项目python

深度学习入门项目通常会涉及到Python语言，因为它是一种常用的科学计算库如NumPy和Pandas的强大支持者，以及强大的机器学习库如TensorFlow、Keras或PyTorch等。下面是一个简单的Python深度学习入门项目示例：

**项目：手写数字识别（MNIST分类）**

1. **安装必要的库**：首先，你需要安装`pip install tensorflow numpy pandas matplotlib`

2. **数据预处理**：使用`mnist`模块从Keras获取MNIST数据集，对图片进行归一化并拆分为训练集和测试集。

from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

3. **构建模型**：利用Keras创建一个简单的卷积神经网络（CNN），例如LeNet或更复杂架构如ResNet。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

4. **编译和训练模型**：设置损失函数、优化器和评估指标，然后开始训练模型。

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

5. **评估性能**：最后，用测试集评估模型的表现。

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {test_acc}')