写训练手写英文字母训练自己的图片的程序
时间: 2024-03-08 08:49:21 浏览: 135
以下是使用Python和Keras训练手写英文字母识别模型的示例代码:
```python
import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
# 准备数据集
x_train = np.load('x_train.npy')
y_train = np.load('y_train.npy')
x_test = np.load('x_test.npy')
y_test = np.load('y_test.npy')
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(26, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
optimizer=keras.optimizers.Adam(),
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train,
batch_size=64,
epochs=10,
verbose=1,
validation_data=(x_test, y_test))
# 测试模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
```
这个示例代码使用了一个简单的CNN模型,包含两个卷积层、一个池化层、两个全连接层和一个输出层。训练数据集和测试数据集均为28x28像素的手写英文字母图片。在训练模型之前,需要将图片数据reshape成(样本数,28,28,1)的形式,并将标签使用One-Hot编码。在模型编译时,使用了交叉熵作为损失函数、Adam作为优化器、准确率作为评估指标。在训练模型时,使用了64个样本作为一个batch,共训练10个epoch。最后,使用测试数据集来测试模型的性能。