基于bp神经网络的手写数字识别的代码

基于bp神经网络的手写数字识别的代码如下：

首先，我们导入需要的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

接下来，加载MNIST数据集并进行预处理：

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

X_train = X_train.reshape(-1, 28*28) / 255.0
X_test = X_test.reshape(-1, 28*28) / 255.0

y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

然后，构建bp神经网络模型：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

定义优化器、损失函数和评估指标：

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])

接着，进行模型的训练与评估：

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, verbose=1)

test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', test_loss)
print('Test accuracy:', test_accuracy)

最后，我们可以使用训练好的模型对手写数字进行识别：

image = plt.imread('test_image.png')
image = image.reshape(-1, 28*28) / 255.0

prediction = model.predict(image)
digit = np.argmax(prediction)

print('Predicted digit:', digit)

以上就是基于bp神经网络的手写数字识别的代码。