手写汉字识别代码cnn的python代码

手写汉字识别是一项复杂而且需要大量数据和模型训练的任务。为了实现这个目标，我们可以使用卷积神经网络（CNN）来进行手写汉字识别。下面是一个基本的用Python编写的CNN代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 加载手写汉字数据集（假设数据集已经下载好）
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = load_dataset()

# 对数据进行预处理
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.astype('float32') / 255

# 构建卷积神经网络模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

上述代码中，我们首先加载了手写汉字数据集，并对数据进行了预处理。接着构建了一个简单的卷积神经网络模型，并对模型进行了编译和训练。最后评估了模型的准确率。当然，实际的手写汉字识别系统可能还需要更多的优化和改进，这只是一个基本的示例。