基于python实现LeNet5的MNIST手写字体识别
时间: 2023-12-09 17:03:58 浏览: 54
好的,下面是基于Python实现LeNet5的MNIST手写字体识别的步骤:
1. 数据准备:下载MNIST数据集,包括训练集和测试集。可以使用Python库`tensorflow_datasets`来下载和加载MNIST数据集。
```python
import tensorflow_datasets as tfds
# 加载MNIST数据集
mnist_dataset = tfds.load(name="mnist", split=tfds.Split.TRAIN)
mnist_test_dataset = tfds.load(name="mnist", split=tfds.Split.TEST)
```
2. 数据预处理:对数据进行标准化处理,并将训练集和测试集转换为合适的格式。
```python
def preprocess_data(data):
# 将数据转换为浮点数类型
data['image'] = tf.cast(data['image'], tf.float32)
# 标准化处理
data['image'] = tf.divide(data['image'], 255.0)
# 调整形状
data['image'] = tf.reshape(data['image'], [-1, 28, 28, 1])
# 将标签转换为One-hot编码
data['label'] = tf.one_hot(data['label'], depth=10)
return data
# 对训练集和测试集进行预处理
mnist_dataset = mnist_dataset.map(preprocess_data)
mnist_test_dataset = mnist_test_dataset.map(preprocess_data)
# 将训练集转换为可迭代的数据集
batch_size = 32
mnist_dataset = mnist_dataset.batch(batch_size)
# 将测试集转换为可迭代的数据集
mnist_test_dataset = mnist_test_dataset.batch(batch_size)
```
3. 构建LeNet5模型:使用TensorFlow构建LeNet5模型,包括卷积层、池化层和全连接层。
```python
from tensorflow.keras import layers, models
# 构建LeNet5模型
model = models.Sequential([
layers.Conv2D(filters=6, kernel_size=(5, 5), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(5, 5), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dense(units=120, activation='relu'),
layers.Dense(units=84, activation='relu'),
layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])
```
4. 编译模型:定义损失函数、优化器和评估指标。
```python
# 定义损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
```
5. 训练模型:使用训练集训练模型,并在测试集上进行评估。
```python
epochs = 10
history = model.fit(mnist_dataset, epochs=epochs, validation_data=mnist_test_dataset)
```
6. 可视化训练过程:使用Matplotlib库可视化训练过程。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 可视化训练过程
plt.plot(history.history['accuracy'], label='training accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='validation accuracy')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()
```
7. 预测结果:使用训练好的模型对新的手写数字进行预测。
```python
import numpy as np
# 加载新的手写数字图片
new_image = plt.imread('new_image.png')
# 将图片转换为灰度图像
new_image = np.dot(new_image[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
# 调整形状
new_image = np.reshape(new_image, (1, 28, 28, 1))
# 标准化处理
new_image = new_image / 255.0
# 对新的手写数字进行预测
prediction = model.predict(new_image)
# 打印预测结果
print(np.argmax(prediction))
```
以上就是基于Python实现LeNet5的MNIST手写字体识别的步骤。
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