基于AE的文字识别代码
时间: 2024-06-08 11:12:18 浏览: 10
以下是一个基于自编码器(Autoencoder)的文字识别代码示例,该代码可以将图像中的手写数字进行识别:
``` python
# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
# 加载 MNIST 数据集
from keras.datasets import mnist
(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()
# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
x_train = np.reshape(x_train, (len(x_train), 28, 28, 1))
x_test = np.reshape(x_test, (len(x_test), 28, 28, 1))
# 定义自编码器模型
input_img = Input(shape=(28, 28, 1))
# 编码器模型
x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
encoded = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
# 解码器模型
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoded)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
decoded = Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)
# 模型实例化
autoencoder = Model(input_img, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
# 训练自编码器模型
autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=50, batch_size=128, shuffle=True, validation_data=(x_test, x_test))
# 使用自编码器模型进行预测
decoded_imgs = autoencoder.predict(x_test)
# 可视化结果
n = 10
plt.figure(figsize=(20, 4))
for i in range(n):
# 原始图像
ax = plt.subplot(2, n, i + 1)
plt.imshow(x_test[i].reshape(28, 28))
plt.gray()
ax.get_xaxis().set_visible(False)
ax.get_yaxis().set_visible(False)
# 重建图像
ax = plt.subplot(2, n, i + 1 + n)
plt.imshow(decoded_imgs[i].reshape(28, 28))
plt.gray()
ax.get_xaxis().set_visible(False)
ax.get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()
```
这个代码使用了 Keras 框架来搭建自编码器模型,并使用 MNIST 数据集进行训练和测试。在训练完成后,我们可以使用 `predict` 方法来对测试集进行预测,并可视化原始图像和重建图像进行比较。
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