cnn卷积神经网络手写数字识别代码

时间: 2023-06-18 17:07:10 浏览: 83
以下是一个基于CNN的手写数字识别代码,使用Keras框架和MNIST数据集: ```python import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D # 加载数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 预处理数据集 x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1) input_shape = (28, 28, 1) x_train = x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') x_train /= 255 x_test /= 255 y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10) # 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.Adadelta(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=12, verbose=1, validation_data=(x_test, y_test)) # 评估模型 score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print('Test loss:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1]) ``` 这个模型包括了两个卷积层、一个池化层和两个全连接层,具有较高的准确率。

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