使用python搭建bp神经网络，能识别mnist.npz

好的，下面是使用Python搭建BP神经网络来识别MNIST数据集：

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

接着，我们需要加载MNIST数据集：

mnist = np.load('mnist.npz')

train_images = mnist['x_train']
train_labels = mnist['y_train']
test_images = mnist['x_test']
test_labels = mnist['y_test']

为了方便，我们将像素值缩放到0到1之间：

train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

然后，我们需要定义一个BP神经网络模型：

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='sigmoid'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

这个模型包含一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。输入层将28x28像素的图像展平为一维数组，隐藏层包含128个神经元，激活函数为sigmoid，输出层包含10个神经元，激活函数为softmax。

接下来，我们需要编译模型：

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

在这里，我们使用adam优化器、稀疏交叉熵损失函数和准确率作为指标。

最后，我们可以训练模型并评估其性能：

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

在这里，我们使用训练集训练模型，迭代10次，然后使用测试集评估模型的性能。

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

mnist = np.load('mnist.npz')

train_images = mnist['x_train']
train_labels = mnist['y_train']
test_images = mnist['x_test']
test_labels = mnist['y_test']

train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='sigmoid'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

希望能帮到你！