飞桨 字符识别 demo

您好！以下是一个使用飞桨（PaddlePaddle）进行字符识别的简单示例代码：

import paddle
from paddle.vision.transforms import Normalize
from paddle.vision.datasets import MNIST
from paddle.nn import Linear
import paddle.nn.functional as F

# 定义数据预处理函数
transform = Normalize(mean=[127.5], std=[127.5], data_format='CHW')

# 加载MNIST数据集
train_dataset = MNIST(mode='train', transform=transform)
val_dataset = MNIST(mode='test', transform=transform)

# 定义网络模型
class Net(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = Linear(in_features=784, out_features=10)
        
    def forward(self, x):
        x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1)
        x = self.fc(x)
        x = F.softmax(x, axis=-1)
        return x

# 创建模型实例
model = paddle.Model(Net())

# 配置模型的训练参数
model.prepare(
    paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters()),
    paddle.nn.CrossEntropyLoss(),
    paddle.metric.Accuracy())

# 模型训练
model.fit(train_dataset, val_dataset, epochs=5, batch_size=64, verbose=1)

# 模型评估
result = model.evaluate(val_dataset, batch_size=64, verbose=1)
print(result)

这个示例使用了飞桨提供的MNIST数据集，定义了一个简单的神经网络模型，并使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行训练。训练完成后，对模型进行了评估并打印了评估结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中您可能需要根据具体需求进行更复杂的网络设计和数据预处理。希望对您有帮助！如有更多问题，请随时提问。