keras验证码识别代码
时间: 2023-03-28 07:00:25 浏览: 68
我可以回答这个问题。Keras 是一个高级神经网络 API,可以用于快速构建和训练深度学习模型。以下是一个基于 Keras 的验证码识别代码示例:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
这个代码示例使用了卷积神经网络来识别验证码,其中包括三个卷积层和两个全连接层。模型使用了 softmax 激活函数来输出分类概率,使用了交叉熵损失函数来优化模型。训练过程中使用了 RMSprop 优化器,评估模型时使用了测试集。