用tensorflow写数字识别
时间: 2023-11-18 18:20:02 浏览: 41
以下是一个使用TensorFlow实现手写数字识别的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 读取MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# 构建模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 定义损失函数和优化器
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
# 训练模型
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
# 评估模型
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
```
该代码使用了一个简单的全连接神经网络模型,输入为784维的向量,输出为10维的向量(对应10个数字)。使用交叉熵作为损失函数,使用批量梯度下降算法进行优化。在训练1000个epoch后,打印出在测试集上的精度。
当然,这只是一个简单的示例,实际上可以使用更复杂的神经网络结构,加入正则化、dropout等技巧来提高模型的性能。
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