实现中文数字识别并至少运用一种神经网络代码
时间: 2024-02-05 07:04:14 浏览: 34
这里提供一个使用TensorFlow实现中文数字识别的卷积神经网络的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image
# 定义CNN模型
def cnn_model(input_images):
# 定义第一层卷积层,包括32个卷积核,每个卷积核大小为3*3,使用ReLU作为激活函数
conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=input_images, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu)
# 定义第一层池化层,使用2*2的池化核进行池化
pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2)
# 定义第二层卷积层,包括64个卷积核,每个卷积核大小为3*3,使用ReLU作为激活函数
conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu)
# 定义第二层池化层,使用2*2的池化核进行池化
pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2)
# 将第二层池化层的输出结果进行扁平化处理
flatten = tf.reshape(pool2, [-1, 7 * 7 * 64])
# 定义全连接层,包含128个神经元,使用ReLU作为激活函数
fc1 = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=128, activation=tf.nn.relu)
# 定义输出层,使用softmax作为激活函数,输出10个类别的概率值
logits = tf.layers.dense(inputs=fc1, units=10)
return logits
# 加载训练好的模型
def load_model():
sess = tf.Session()
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, "model.ckpt")
return sess
# 将数字图像转换为模型输入向量
def transform_image(image_path):
image = Image.open(image_path)
image = image.resize((28, 28))
image = np.array(image)
image = image.astype('float32') / 255.0
image = np.reshape(image, (1, 28, 28, 1))
return image
# 使用模型进行预测
def predict_number(image_path, sess):
image = transform_image(image_path)
input_images = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])
logits = cnn_model(input_images)
prediction = tf.argmax(logits, 1)
pred = sess.run(prediction, feed_dict={input_images: image})
return pred[0]
# 加载模型
sess = load_model()
# 预测数字图像
image_path = 'test.jpg'
number = predict_number(image_path, sess)
print("预测结果为:{}".format(number))
```
在这个示例中,我们定义了一个包含两个卷积层和两个池化层的卷积神经网络,将28*28的数字图像转换为模型的输入向量,最后使用softmax作为激活函数输出10个类别的概率值,预测出数字图像的标签。