cnn手写数字识别python代码
时间: 2023-11-06 18:08:18 浏览: 60
这里提供了三个引用,其中引用和引用都是介绍使用Python实现CNN卷积神经网络进行手写数字识别的案例,而引用则是一篇学习笔记,作者使用numpy、pandas等几个库手写了一个识别MNIST数字的CNN,单次训练准确率在70-80%之间。如果你想学习如何使用Python实现CNN手写数字识别,可以参考这些文章。
相关问题
cnn手写数字识别python
您好!要使用CNN实现手写数字识别,可以使用Python中的TensorFlow和Keras库。以下是一个简单的代码示例:
```
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
# 将数据集转换为神经网络可用的格式
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype("float32") / 255.0
# 创建CNN模型
model = keras.Sequential(
[
layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu", input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dropout(0.5),
layers.Dense(10, activation="softmax"),
]
)
# 编译模型
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=15, validation_split=0.1)
# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)
```
在这个例子中,我们首先加载MNIST数据集,然后将数据集转换为神经网络可用的格式。接下来,我们创建CNN模型,它由两个卷积层和两个池化层组成,以及一个全连接层和一个softmax层。最后,我们编译模型并训练它,然后使用测试集评估模型性能。
希望这可以帮助您入门CNN手写数字识别,如果您有任何问题,请随时问我!
基于CNN的在线手写数字识别python代码实现
我可以回答这个问题。基于CNN的在线手写数字识别python代码实现需要使用深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch。首先,需要准备手写数字数据集,然后使用卷积神经网络模型进行训练和测试。可以使用MNIST数据集进行测试,也可以自己制作数据集进行测试。具体实现方法可以参考相关的深度学习教程和代码示例。