mnist手写数字识别 1.加载所需要的库 2.定义神经网络类 3.创建神经网络对象并用MNIST训练集训练 4.用测试集测试准确率 5.参数调优过程记录 6.测试下自己绘制的字体图片识别效果

Mnist手写数字识别是一种常见的机器学习任务，通常用于入门深度学习教程中，它基于Python的深度学习库如TensorFlow或PyTorch。以下是简要步骤：

1. **加载所需库**：首先，你需要导入必要的库，比如`numpy`, `tensorflow.keras` (或者`torch` for PyTorch)，以及数据处理模块如`matplotlib` 和 `keras.datasets.mnist`。

import numpy as np
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt

2. **定义神经网络类**：构建一个简单的卷积神经网络模型，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。

class MnistModel(models.Model):
    def __init__(self):
        super(MnistModel, self).__init__()
        self.conv1 = layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')
        self.pool = layers.MaxPooling2D((2, 2))
        self.flatten = layers.Flatten()
        self.classifier = layers.Dense(128, activation='relu')
        self.output = layers.Dense(10)

    def call(self, inputs):
        x = self.conv1(inputs)
        x = self.pool(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.classifier(x)
        return self.output(x)

3. **创建并训练模型**：加载MNIST数据集，划分训练集和验证集，然后训练模型。

model = MnistModel()
model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)) / 255.0
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)) / 255.0

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_split=0.1)

4. **评估准确率**：用测试集评估模型性能。

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

5. **参数调优**：你可以通过调整学习率、添加更多隐藏层、尝试不同的优化器等方法优化模型性能。这通常涉及到超参数搜索和交叉验证。

6. **识别自绘字体**：训练好的模型可以接受自绘的28x28像素灰度图像作为输入，尝试预测其对应的数字。例如，你可以将用户画的图片转换为合适的格式再输入到模型中。

# 示例代码，未提供完整的函数
def predict_digit(image):
    image = ... # 将图像预处理成模型期望的格式
    prediction = model.predict(np.array([image]))[0]
    return np.argmax(prediction)

# 识别自己绘制的手写字体
custom_image = ...  # 用户绘制的图像
predicted_digit = predict_digit(custom_image)