基于keras的vit手写数字识别代码
时间: 2023-11-25 16:08:06 浏览: 66
以下是基于Keras的ViT手写数字识别代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from vit_keras import vit
# 加载手写数字数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 调整数据形状
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1)
# 将标签转换为独热编码
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ViT模型
vit_model = vit.vit_b16(
image_size=28,
activation='softmax',
pretrained=False,
include_top=True,
pretrained_top=False,
classes=10
)
# 编译模型
vit_model.compile(
optimizer=Adam(),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']
)
# 训练模型
vit_model.fit(
x_train,
y_train,
batch_size=128,
epochs=10,
validation_data=(x_test, y_test)
)
# 评估模型
_, accuracy = vit_model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', accuracy)
```
在这个例子中,我们使用了 `vit_keras` 库来构建ViT模型,该模型用于手写数字识别。我们首先加载手写数字数据集并调整数据形状,接着将标签转换为独热编码。然后,我们使用 `vit.vit_b16` 函数定义ViT模型,并使用Adam优化器和交叉熵损失函数编译模型。最后,我们使用 `fit` 函数训练模型,并使用 `evaluate` 函数评估模型的准确性。