python实现于神经网络的手写数字识别程序
时间: 2023-07-28 08:06:57 浏览: 49
好的,以下是一个简单的手写数字识别程序的实现,基于Python和TensorFlow库:
1. 导入必要的库
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
```
2. 载入MNIST数据集
```python
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
```
3. 定义网络结构
```python
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
```
4. 定义损失函数
```python
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=y_, logits=y))
```
5. 定义优化器
```python
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
```
6. 开始训练
```python
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
```
7. 评估模型
```python
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images,
y_: mnist.test.labels}))
```
以上是一个简单的手写数字识别程序的实现,使用了一个简单的单层神经网络,可以得到约92%的准确率。如果需要更高的准确率,可以尝试使用更复杂的神经网络结构,或者使用卷积神经网络等更高级的技术。