python手写数字识别mnist代码
时间: 2024-05-20 10:08:42 浏览: 21
MNIST是一个常用的手写数字数据集,许多人在学习机器学习和深度学习时都会用到这个数据集。Python中有很多框架可以用来实现MNIST手写数字识别,比如TensorFlow和PyTorch等。
以下是一个基于TensorFlow框架实现的MNIST手写数字识别代码示例:
``` python
import tensorflow as tf
# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)
# 预测结果
probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()])
predictions = probability_model.predict(test_images)
# 输出前几个预测结果的概率值
print(predictions[:5])
```
这段代码使用了TensorFlow框架实现了一个简单的神经网络,使用MNIST数据集进行训练和测试,最终输出预测结果的概率值。具体实现过程可以参考代码注释。如果您需要更详细的解释,欢迎提出具体问题。
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