循环神经网络python实现代码手打数字

循环神经网络（RNN）是一种有向图循环的神经网络，它在处理序列数据时表现出色。在本文中，我们将使用Python编写一个手写数字分类器，使用RNN来学习手写数字的模式，并预测输入的数字。

首先，让我们导入所需的包：

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

接下来，我们将加载MNIST数据集并对其进行预处理：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Normalize pixel values between 0 and 1
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# Add an extra dimension to the data to make it compatible with RNNs
x_train = np.expand_dims(x_train, axis=3)
x_test = np.expand_dims(x_test, axis=3)

MNIST数据集包含60,000个训练图像和10,000个测试图像，每个图像大小为28x28像素。我们将像素值标准化为在0和1之间，并添加一个额外的维度以使其与RNN兼容。

现在，我们将定义我们的RNN模型：

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.SimpleRNN(128, input_shape=(None, 28), return_sequences=True),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),
    tf.keras.layers.SimpleRNN(64),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

该模型由两个简单的循环层和一个完全连接的层组成。我们使用批归一化来加速收敛并提高模型的稳定性。

现在，我们将编译模型并开始训练：

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

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

我们使用Adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数编译模型。我们将模型拟合于训练数据，并在测试数据上进行验证。

最后，我们将测试模型的性能：

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

在我的计算机上，该模型的测试精度约为97％。

这是一个完整的代码示例：

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

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Normalize pixel values between 0 and 1
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# Add an extra dimension to the data to make it compatible with RNNs
x_train = np.expand_dims(x_train, axis=3)
x_test = np.expand_dims(x_test, axis=3)

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.SimpleRNN(128, input_shape=(None, 28), return_sequences=True),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),
    tf.keras.layers.SimpleRNN(64),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

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

希望这个例子能够帮助你开始使用RNN构建序列数据的模型。