python使用4层全连接神经网络实现手写数字图片识别
时间: 2023-09-17 18:09:07 浏览: 54
手写数字图片识别是一个经典的机器学习问题,可以使用神经网络来解决。以下是使用Python实现4层全连接神经网络实现手写数字图片识别的步骤:
1. 导入必要的库和模块
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
```
2. 加载手写数字数据集
```python
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
```
3. 构建神经网络模型
```python
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```
4. 编译模型
```python
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
```
5. 训练模型
```python
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
```
6. 评估模型
```python
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
7. 预测结果
```python
predictions = model.predict(test_images)
```
以上就是使用Python实现4层全连接神经网络实现手写数字图片识别的步骤。需要注意的是,神经网络的结构和参数设置可能需要根据具体问题进行调整。