Python代码使用半监督学习的方法，用CNN进行笔迹识别

使用半监督学习的方法实现笔迹识别可以大大提高模型的准确率，下面是一个使用半监督学习的方法实现笔迹识别的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Input
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
import numpy as np

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 图像预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

# 构建CNN模型
input_shape = (28, 28, 1)
inputs = Input(shape=input_shape)
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

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

# 有标签数据和无标签数据的划分
n_labeled = 100  # 有标签数据量
x_labeled = x_train[:n_labeled]  # 有标签数据
y_labeled = y_train[:n_labeled]
x_unlabeled = x_train[n_labeled:]  # 无标签数据

# 将有标签数据和无标签数据混合，作为训练集
x_train_all = np.concatenate([x_labeled, x_unlabeled], axis=0)
y_train_all = np.concatenate([y_labeled, np.zeros((x_unlabeled.shape[0], 10))], axis=0)

# 训练模型
batch_size = 64
epochs = 10
for epoch in range(epochs):
    # 随机选择一部分无标签数据作为当前训练集
    idx = np.random.choice(x_unlabeled.shape[0], batch_size, replace=False)
    x_unlabeled_batch = x_unlabeled[idx]
    y_train_all[n_labeled + idx, :] = model.predict(x_unlabeled_batch)

    # 训练模型
    model.fit(x_train_all, y_train_all, batch_size=batch_size, epochs=1, verbose=1)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test accuracy: %.2f%%' % (accuracy*100))

# 预测新的笔迹图像
pred = model.predict(new_img)

以上代码中，我们首先进行了数据预处理，并构建了CNN模型。然后，我们将有标签数据和无标签数据混合，作为训练集，其中有标签数据和对应的标签均来自训练集的前100个样本，无标签数据则来自训练集的后面的样本。在训练过程中，每次随机选择一部分无标签数据，将模型对这些数据的预测结果作为它们的标签，并将它们加入到训练集中，然后使用整个训练集对模型进行训练。在训练完成后，我们使用测试集对模型进行评估，并使用预测函数对新的笔迹图像进行预测。