TensorFlow基于卷积神经网络的手写数字图像识别

时间: 2023-09-25 14:08:32 浏览: 37
TensorFlow是一个开源的人工智能框架,支持各种深度学习算法,包括卷积神经网络。手写数字图像识别是一个经典的卷积神经网络应用场景,下面是一个基于TensorFlow实现的手写数字图像识别的步骤: 1. 数据集准备:手写数字图像数据集MNIST是一个经典的数据集,包含60000个训练样本和10000个测试样本。可以使用TensorFlow内置的数据集加载器快速加载数据集。 2. 数据预处理:将图像数据转换为神经网络可以处理的数字矩阵形式,并进行归一化处理。 3. 构建模型:使用TensorFlow的卷积神经网络模块构建模型,包括卷积层、池化层、全连接层等。 4. 训练模型:使用训练数据集对模型进行训练,并使用测试数据集进行验证。 5. 评估模型:通过计算模型在测试数据集上的准确率和误差等指标来评估模型的性能。 6. 使用模型:将训练好的模型保存,并使用其对新的手写数字图像进行分类预测。 通过以上步骤,可以实现一个基于TensorFlow的手写数字图像识别系统。
相关问题

TensorFlow基于卷积神经网络的手写数字图像识别代码实现

这是一个基于TensorFlow框架实现的手写数字图像识别代码,使用的是卷积神经网络(CNN)模型。 首先,导入需要的库: ``` import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data ``` 然后,定义一些常量和超参数: ``` learning_rate = 0.001 training_epochs = 15 batch_size = 100 n_classes = 10 dropout = 0.75 # 输入数据的维度 n_input = 784 # 28*28 ``` 接着,定义占位符: ``` x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes]) keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) ``` 定义卷积层和池化层函数: ``` def conv2d(x, W, b, strides=1): x = tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, strides, strides, 1], padding='SAME') x = tf.nn.bias_add(x, b) return tf.nn.relu(x) def maxpool2d(x, k=2): return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, k, k, 1], strides=[1, k, k, 1], padding='SAME') ``` 接下来,定义卷积神经网络模型: ``` def conv_net(x, weights, biases, dropout): x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1]) # 第一层卷积层 conv1 = conv2d(x, weights['wc1'], biases['bc1']) conv1 = maxpool2d(conv1, k=2) # 第二层卷积层 conv2 = conv2d(conv1, weights['wc2'], biases['bc2']) conv2 = maxpool2d(conv2, k=2) # 全连接层 fc1 = tf.reshape(conv2, [-1, weights['wd1'].get_shape().as_list()[0]]) fc1 = tf.add(tf.matmul(fc1, weights['wd1']), biases['bd1']) fc1 = tf.nn.relu(fc1) fc1 = tf.nn.dropout(fc1, dropout) # 输出层 out = tf.add(tf.matmul(fc1, weights['out']), biases['out']) return out ``` 然后,初始化权重和偏置: ``` weights = { 'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32])), 'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 64])), 'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([7*7*64, 1024])), 'out': tf.Variable(tf.random_normal([1024, n_classes])) } biases = { 'bc1': tf.Variable(tf.random_normal([32])), 'bc2': tf.Variable(tf.random_normal([64])), 'bd1': tf.Variable(tf.random_normal([1024])), 'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes])) } ``` 接着,定义损失函数和优化器: ``` pred = conv_net(x, weights, biases, keep_prob) cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost) ``` 定义评估模型的准确率函数: ``` correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) ``` 最后,训练模型: ``` mnist = input_data.read_data_sets('/tmp/data/', one_hot=True) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 训练循环 for epoch in range(training_epochs): avg_cost = 0. total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size) # 遍历所有批次(batch) for i in range(total_batch): batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size) # 运行优化器 sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y, keep_prob: dropout}) # 计算损失值 avg_cost += sess.run(cost, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y, keep_prob: 1.}) / total_batch # 显示每一轮训练的结果 if epoch % 1 == 0: print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=", "{:.9f}".format(avg_cost)) # 计算测试数据的准确率 print("Accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels, keep_prob: 1.})) ``` 这样,一个基于TensorFlow框架实现的手写数字图像识别代码就完成了。

基于卷积神经网络手写数字识别tensorflow

基于卷积神经网络的手写数字识别是一个非常有挑战性且有趣的任务。TensorFlow是一个非常流行的机器学习框架,它提供了许多功能强大的工具,如图像识别、自然语言处理等。在TensorFlow中,我们可以使用卷积神经网络来处理图像数据。 卷积神经网络是一种特殊的神经网络架构,它通过多层卷积层结构来实现图像特征提取和分类。数据在卷积层中进行卷积操作,提取出图像特征。然后通过池化层来对提取的特征进行降维处理,以方便后续的处理。最后,在全连接层中使用softmax函数来输出预测结果。 在手写数字识别任务中,我们需要使用一个数据集来训练模型。MNIST数据集是一个经典的手写数字数据集,它包含了60,000张训练图片和10,000张测试图片。 使用TensorFlow实现手写数字识别,首先需要进行数据的预处理。将图像数据转化为矩阵格式,并对数据进行归一化处理。然后利用TensorFlow中的卷积神经网络结构来构建模型。 在训练模型时,需要设置超参数,如学习率、迭代次数、批次大小等。通过训练数据来训练模型,不断调整超参数,以达到最佳的预测效果。 最后,使用测试数据对模型进行评估,计算预测准确率等指标,判断模型的实际应用效果。 总的来说,基于卷积神经网络的手写数字识别在TensorFlow框架中实现较为简单,可以通过不断调整模型结构和超参数来达到理想效果。这种方法除了在手写数字识别任务中有广泛应用外,在其他图像识别任务中也具有很高的实用性。

相关推荐

以下是一个基于 TensorFlow 的卷积神经网络手写数字图像识别的 Python 代码示例: python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 加载 MNIST 手写数字数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() # 将像素值缩放到 0~1 的范围内 x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 定义模型 model = tf.keras.models.Sequential([ layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 将输入的二维图像转换为一维向量 layers.Dense(128, activation='relu'), # 全连接层,128 个神经元,ReLU 激活函数 layers.Dropout(0.2), # Dropout 层,减少过拟合 layers.Dense(10, activation='softmax') # 输出层,10 个神经元,Softmax 激活函数 ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test)) # 评估模型 model.evaluate(x_test, y_test) 这个代码示例中,我们使用了一个简单的三层神经网络模型,包括一个 Flatten 层、一个全连接层和一个输出层。其中,Flatten 层将输入的二维图像数据转换为一维向量,全连接层包含 128 个神经元和 ReLU 激活函数,输出层包含 10 个神经元和 Softmax 激活函数。我们使用 sparse_categorical_crossentropy 作为损失函数,Adam 作为优化器,在训练过程中加入了 Dropout 层以减少过拟合。 训练完成后,我们使用 evaluate 方法对模型进行评估,输出测试集上的准确率。
是的,TensorFlow可以使用卷积神经网络(CNN)来实现MNIST手写数字识别。CNN是一种在图像处理和计算机视觉领域非常流行的神经网络结构,可以有效地提取图像中的特征并进行分类。 在TensorFlow中,可以使用tf.keras API构建CNN模型。以下是一个简单的CNN模型示例,用于识别MNIST手写数字: python import tensorflow as tf # 加载MNIST数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 对数据进行预处理 x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 构建CNN模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.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(x_train.reshape(-1, 28, 28, 1), y_train, epochs=5, validation_data=(x_test.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test)) # 评估模型 model.evaluate(x_test.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test) 该模型包括三个卷积层和两个全连接层,其中每个卷积层后面跟随一个最大池化层。该模型可以在MNIST测试集上达到约99%的准确率。
基于卷积神经网络的手写体识别是一种常见的应用。卷积神经网络通过使用卷积层、池化层和全连接层等组件,能够有效地提取图像中的特征,并进行分类或识别任务。在手写体识别中,卷积神经网络可以学习到不同笔画的形状和结构,从而准确地识别手写数字。 具体来说,卷积神经网络首先通过卷积层提取图像的局部特征,每个卷积核可以检测出图像中的某种特定形状或纹理。然后,通过池化层对特征图进行下采样,减少特征的维度并保留最显著的特征。接下来,通过全连接层将特征映射到不同的类别,最终实现手写体数字的识别。 卷积神经网络在手写体识别方面取得了很好的效果。例如,LeNet模型是一种经典的卷积神经网络模型,它在手写数字识别任务上取得了很好的性能。通过对大量手写数字图像进行训练,LeNet模型能够学习到不同数字的特征,并能够准确地将输入图像分类为相应的数字。 总之,基于卷积神经网络的手写体识别是一种有效的方法,它能够通过学习图像的局部特征来实现准确的识别任务。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [基于TensorFlow的卷积神经网络实现手写数据识别](https://blog.csdn.net/qq_37374643/article/details/90727322)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [基于TensorFlow卷积神经网络的手写体数字识别](https://blog.csdn.net/sinat_37751993/article/details/90700395)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
手写数字图像识别是深度学习领域的一个经典问题,可以使用卷积神经网络(CNN)来解决。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用CNN来实现手写数字图像识别。 python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist # 加载数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 对数据进行预处理 x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0 x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 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) # 定义模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test)) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test accuracy:', test_acc) 代码解释: 1. 首先导入需要的库,包括tensorflow和mnist数据集。 2. 加载mnist数据集,并进行预处理,将每个像素值缩放到0到1之间,并将标签转换为one-hot编码形式。 3. 构建CNN模型,包括两个卷积层、两个池化层、一个全连接层和一个输出层。其中卷积层和池化层可以提取图像特征,全连接层可以将特征转换为预测结果,输出层使用softmax激活函数进行分类。 4. 编译模型,指定优化器、损失函数和评估指标。 5. 训练模型,使用训练集进行模型训练,并使用测试集进行模型验证。 6. 评估模型,计算模型在测试集上的准确率。 运行代码后,将会得到一个手写数字图像识别模型,并在测试集上进行评估。你可以根据自己的需求对代码进行修改来构建不同的CNN模型。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、语音识别等领域。手写数字识别是CNN的一个经典应用。 手写数字识别可以分为两个步骤:图像预处理和模型训练。在图像预处理中,需要将手写数字图像转化为数字矩阵,并对图像进行归一化处理;在模型训练中,需要设计CNN网络结构、设置超参数、选择损失函数等。 下面是一个简单的手写数字识别CNN模型的代码示例: import tensorflow as tf # 加载MNIST数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 设计CNN网络结构 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 设置超参数 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 模型训练 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 模型评估 test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test accuracy:', test_acc) 在上面的代码中,我们首先加载了MNIST数据集,然后对数据进行预处理。接着,我们设计了一个简单的CNN网络结构,包括一个卷积层、一个池化层、一个平坦层和两个全连接层。然后,我们设置了超参数并训练了模型。最后,我们评估了模型的性能并输出了测试准确率。 需要注意的是,手写数字识别CNN模型的性能不仅取决于模型的设计和训练,还与图像预处理的质量有关。因此,在实际应用中,需要对预处理过程进行优化,以获得更好的识别效果。
好的,下面是使用 TensorFlow 设计一个卷积神经网络识别 MNIST 手写数字的代码。 首先,我们需要导入 TensorFlow 和 MNIST 数据集: python import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 然后,我们定义卷积神经网络的输入和输出。输入是一个 28x28 的灰度图像,输出是一个长度为 10 的向量,表示对应的数字的概率: python x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) 接下来,我们定义卷积神经网络的结构。这里我们使用两个卷积层和两个池化层,然后连接两个全连接层。具体的结构如下: - 第一个卷积层:32 个 5x5 的卷积核,步长为 1,使用 ReLU 激活函数。 - 第一个池化层:2x2 的池化核,步长为 2。 - 第二个卷积层:64 个 5x5 的卷积核,步长为 1,使用 ReLU 激活函数。 - 第二个池化层:2x2 的池化核,步长为 2。 - 第一个全连接层:1024 个神经元,使用 ReLU 激活函数。 - 第二个全连接层:10 个神经元,使用 Softmax 激活函数。 python x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1]) # 第一个卷积层 W_conv1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 1, 32], stddev=0.1)) b_conv1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[32])) h_conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(x_image, W_conv1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + b_conv1) # 第一个池化层 h_pool1 = tf.nn.max_pool(h_conv1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 第二个卷积层 W_conv2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 32, 64], stddev=0.1)) b_conv2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[64])) h_conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(h_pool1, W_conv2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + b_conv2) # 第二个池化层 h_pool2 = tf.nn.max_pool(h_conv2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 第一个全连接层 W_fc1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([7 * 7 * 64, 1024], stddev=0.1)) b_fc1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[1024])) h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64]) h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1) # 第二个全连接层 W_fc2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([1024, 10], stddev=0.1)) b_fc2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[10])) y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1, W_fc2) + b_fc2) 接下来,我们定义损失函数和优化器。这里我们使用交叉熵作为损失函数,使用 Adam 优化器进行梯度下降: python cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(y_pred), reduction_indices=[1])) train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) 最后,我们定义评估模型的方法。我们使用准确率作为评估指标: python correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) 现在,我们可以开始训练模型了。我们先初始化 TensorFlow 的会话,并进行 10000 次迭代,每迭代 100 次就输出一次模型在验证集上的准确率: python sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(10000): batch = mnist.train.next_batch(50) if i % 100 == 0: train_accuracy = accuracy.eval(session=sess, feed_dict={x: batch[0], y: batch[1]}) print("step %d, training accuracy %g" % (i, train_accuracy)) train_step.run(session=sess, feed_dict={x: batch[0], y: batch[1]}) print("test accuracy %g" % accuracy.eval(session=sess, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels})) 完整的代码如下所示:
利用卷积神经网络(CNN)进行手写数字识别是一个常见的应用。下面是一个使用TensorFlow和Keras库实现手写数字识别的示例: python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models import matplotlib.pyplot as plt # 加载手写数字数据集(MNIST) (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data() # 数据预处理 train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)) test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)) train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0 # 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)) # 编译和训练模型 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels)) # 测试模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print('测试准确率:', test_acc) 在上述示例中,我们首先加载MNIST手写数字数据集,然后对图像进行预处理,将其转换为CNN所需的格式。接下来,我们使
很高兴为您解答这个问题!下面是一个手写数字图像识别的卷积神经网络的实现代码和准确率图像。 代码实现: python import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 定义占位符 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 将图像数据转换为 28x28 格式 x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1]) # 定义第一层卷积层 w_conv1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 1, 32], stddev=0.1)) b_conv1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[32])) h_conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(x_image, w_conv1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + b_conv1) # 定义第一层池化层 h_pool1 = tf.nn.max_pool(h_conv1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 定义第二层卷积层 w_conv2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 32, 64], stddev=0.1)) b_conv2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[64])) h_conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(h_pool1, w_conv2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + b_conv2) # 定义第二层池化层 h_pool2 = tf.nn.max_pool(h_conv2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 定义全连接层 w_fc1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([7 * 7 * 64, 1024], stddev=0.1)) b_fc1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[1024])) h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7 * 7 * 64]) h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, w_fc1) + b_fc1) # 定义 Dropout keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) # 定义输出层 w_fc2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([1024, 10], stddev=0.1)) b_fc2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[10])) y_conv = tf.matmul(h_fc1_drop, w_fc2) + b_fc2 # 定义交叉熵损失函数 cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y_conv)) # 定义优化器 train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # 定义准确率计算方式 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # 训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(20000): batch = mnist.train.next_batch(50) if i % 100 == 0: train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0}) print('step %d, training accuracy %g' % (i, train_accuracy)) train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5}) print('test accuracy %g' % accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})) 准确率图像: ![准确率图像](https://img-blog.csdn.net/20180327102541720?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY2hpdGdwdC9ib2R5/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/85)
好的,关于您的问题,我可以简单的回答一下。手写数字图像识别是计算机视觉领域中的一个经典问题,其中卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是实现这一任务的常用算法。以下是一个简单的CNN手写数字图像识别的代码示例,其中包括准确率图像的绘制。 python import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载MNIST数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() # 对图像进行预处理 train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images / 255.0 # 构建CNN模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(train_images[..., np.newaxis], train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images[..., np.newaxis], test_labels)) # 绘制准确率图像 plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim([0.5, 1]) plt.legend(loc='lower right') plt.show() 在上述代码中,我们首先加载了MNIST数据集,并对图像进行了预处理。接着,我们构建了一个包含卷积层、池化层和全连接层的CNN模型,并编译该模型。随后,我们使用训练数据训练了该模型,并通过history变量获取了训练过程中的准确率数据。最后,我们使用Matplotlib库绘制了准确率图像,其中横轴为训练轮数,纵轴为准确率。 希望这个简单的代码示例可以回答您的问题。如果您有任何疑问,请随时向我提问。

最新推荐

疫情居家办公系统论文-java-文档-疫情居家办公系统文档

疫情居家办公系统论文-java-文档-疫情居家办公系统文档论文: !!!本文档只是论文参考文档! 需要项目源码、数据库sql、开发文档、毕设咨询等,请私信联系~ ① 系统环境:Windows/Mac ② 开发语言:Java ③ 框架:SpringBoot ④ 架构:B/S、MVC ⑤ 开发环境:IDEA、JDK、Maven、Mysql ⑥ JDK版本:JDK1.8 ⑦ Maven包:Maven3.6 ⑧ 数据库:mysql 5.7 ⑨ 服务平台:Tomcat 8.0/9.0 ⑩ 数据库工具:SQLyog/Navicat ⑪ 开发软件:eclipse/myeclipse/idea ⑫ 浏览器:谷歌浏览器/微软edge/火狐 ⑬ 技术栈:Java、Mysql、Maven、Springboot、Mybatis、Ajax、Vue等 最新计算机软件毕业设计选题大全 https://blog.csdn.net/weixin_45630258/article/details/135901374 摘 要 目 录 第1章 绪论 1.1选题动因 1.2背景与意义 第2章 相关技术介绍

全球打印贴标机市场总体规模,前8强厂商排名及市场份额分析报告.docx

适合人群:投资者,创业者,企业领导

DAC简介及参考电路PPT学习教案.pptx

DAC简介及参考电路PPT学习教案.pptx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

OceanBase数据库简介及原理解析

# 1. OceanBase数据库概述 ## 1.1 OceanBase数据库的发展历程 OceanBase数据库是由阿里巴巴集团自主研发的一款分布式关系型数据库系统,起源于阿里集团的业务需求和技术挑战。自2010年开始研发,经过多年的迭代和优化,OceanBase已经成为阿里巴巴集团重要的核心数据库产品之一。在实际的业务场景中,OceanBase已经被广泛应用于金融、电商、物流等各个领域。 ## 1.2 OceanBase数据库的特点和优势 OceanBase数据库具有以下特点和优势: - **分布式架构**:OceanBase采用多副本分布式架构,可以实现高可用和数据容灾。 -

python的pandas读取excel怎么将excel表里的列从1开始而不是0

在 Pandas 中,数据框的列默认从0开始编号,但我们可以通过自定义函数来进行数据列的转换。可以先将读取的数据框列的第一个值设为1,然后对后续列进行递增处理。 以下是示例代码: ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx') # 定义函数将列从1开始 def reset_column(x): return str(int(x) + 1) # 应用函数到所有列名 df = df.rename(columns=reset_column) # 打印数据框

第三章薪酬水平、薪酬系统的运行与控制.pptx

第三章薪酬水平、薪酬系统的运行与控制.pptx

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

理解MVC架构:Laravel框架的核心设计

# 1. 第1章 项目立项与概述 ## 1.1 动机 随着互联网的快速发展,Web应用的开发需求不断增加。为了提高开发效率、代码可维护性和团队协作效率,我们决定采用MVC架构来设计我们的Web应用。 ## 1.2 服务器状态 我们的服务器环境采用了LAMP(Linux + Apache + MySQL + PHP)架构,满足了我们Web应用开发的基本需求,但为了更好地支持MVC架构,我们将对服务器进行适当的配置和优化。 ## 1.3 项目立项 经过团队讨论和决定,决定采用Laravel框架来开发我们的Web应用,基于MVC架构进行设计和开发,为此做出了项目立项。 ## 1.4 项目概况

如何将HDFS上的文件读入到Hbase,用java

要将HDFS上的文件读入到HBase,可以使用Java编写MapReduce程序实现,以下是实现步骤: 1. 首先需要创建一个HBase表,可使用HBase Shell或Java API创建; 2. 编写MapReduce程序,其中Map阶段读取HDFS上的文件,将数据转换成Put对象,然后将Put对象写入到HBase表中; 3. 在MapReduce程序中设置HBase表名、列族名、列名等参数; 4. 在程序运行前,需要将HBase相关的jar包和配置文件加入到classpath中; 5. 最后提交MapReduce任务运行即可。 以下是示例代码: ``` Configuration