深度神经网络实现手写数据集识别代码

时间: 2023-10-16 10:18:48 浏览: 42
以下是一个使用深度神经网络实现手写数字识别的Python代码示例: 首先,导入必要的库: ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras ``` 然后,加载手写数字数据集(MNIST): ```python mnist = keras.datasets.mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() ``` 接下来,对数据进行预处理,将像素值缩放到0到1之间: ```python train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images / 255.0 ``` 定义神经网络模型,包括输入层、两个隐藏层和输出层: ```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) ]) ``` 编译模型,指定损失函数、优化器和评估指标: ```python model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) ``` 训练模型: ```python model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) ``` 使用测试数据评估模型: ```python test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print('Test accuracy:', test_acc) ``` 最后,使用模型进行预测: ```python predictions = model.predict(test_images) ``` 完整的代码如下: ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras 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 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) ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print('Test accuracy:', test_acc) predictions = model.predict(test_images) ``` 希望这可以帮助到你实现手写数字识别!

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