使用TensorFlow(Keras)搭建卷积神经网络ResNet，实现手写数字识别

好的，让我们开始吧！

首先，我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用MNIST数据集，它包含手写数字的图像和对应的标签。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 导入数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

接下来，我们将对图像进行预处理，将像素值缩放到0到1之间，并将标签转换为one-hot编码。

# 将像素值缩放到0到1之间
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0

# 将标签转换为one-hot编码
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

然后，我们将定义ResNet的结构。这里我们使用了经典的ResNet-18结构，包括卷积层、批归一化层、ReLU激活函数、最大池化层、残差块和全局平均池化层等组件。

def conv_block(inputs, filters, strides):
    x = layers.Conv2D(filters, 3, strides=strides, padding="same")(inputs)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    x = layers.ReLU()(x)
    return x

def identity_block(inputs, filters):
    x = layers.Conv2D(filters, 3, padding="same")(inputs)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    x = layers.ReLU()(x)
    x = layers.Conv2D(filters, 3, padding="same")(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    x = layers.Add()([inputs, x])
    x = layers.ReLU()(x)
    return x

def resnet18():
    inputs = keras.Input(shape=(28, 28, 1))
    x = conv_block(inputs, 64, strides=1)
    x = identity_block(x, 64)
    x = identity_block(x, 64)
    x = conv_block(x, 128, strides=2)
    x = identity_block(x, 128)
    x = identity_block(x, 128)
    x = conv_block(x, 256, strides=2)
    x = identity_block(x, 256)
    x = identity_block(x, 256)
    x = conv_block(x, 512, strides=2)
    x = identity_block(x, 512)
    x = identity_block(x, 512)
    x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
    outputs = layers.Dense(10, activation="softmax")(x)
    return keras.Model(inputs, outputs)

最后，我们将编译模型并开始训练。这里我们使用交叉熵损失函数和Adam优化器。

# 创建模型
model = resnet18()

# 编译模型
model.compile(
    loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]
)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_split=0.1)

# 在测试集上评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

恭喜！现在你已经成功地使用TensorFlow(Keras)搭建了卷积神经网络ResNet，实现了手写数字识别。