手写数字识别泛化的代码

以下是一个使用Keras库实现手写数字识别的泛化代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils

# 加载数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将数据集转换为浮点数并进行归一化处理
X_train = X_train.astype('float32') / 255
X_test = X_test.astype('float32') / 255

# 将标签转换为one-hot编码
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (5, 5), input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(X_train.reshape(-1, 28, 28, 1), y_train, validation_data=(X_test.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test), epochs=10, batch_size=200, verbose=2)

# 评估模型
scores = model.evaluate(X_test.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test, verbose=0)
print("Error: %.2f%%" % (100-scores[1]*100))

# 加载新的手写数字数据集
new_X, new_y = load_new_data()

# 对新的手写数字进行预处理
new_X = new_X.astype('float32') / 255

# 对新的手写数字进行预测
predictions = model.predict(new_X.reshape(-1, 28, 28, 1))

# 输出预测结果
for i in range(len(predictions)):
    print("Prediction: ", np.argmax(predictions[i]), "True Label: ", new_y[i])

这个代码中使用了一个卷积神经网络模型，该模型有一个卷积层、一个池化层、一个Dropout层、一个Flatten层和两个全连接层。在训练过程中，使用了10个epochs和200个batch size。在训练完成后，加载了新的手写数字数据集，在对新的手写数字进行预处理后，使用训练好的模型进行预测，并输出预测结果。通过这种方式，可以实现对新的手写数字进行泛化识别。