用python编写一个中文手写数字识别

好的，我们可以使用深度学习框架TensorFlow和Keras来实现中文手写数字识别。这里我假设您已经安装好了TensorFlow和Keras。

首先，我们需要准备数据集。可以从网上下载中文手写数字数据集，比如CASIA手写数字数据集。下载链接：http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Home.html

下载完成后，可以用Pillow库将数据集中的图片转换为numpy数组，并将标签转换为one-hot编码。

from PIL import Image
import numpy as np

def load_data(path):
    img_list = []
    label_list = []
    for i in range(10):
        for j in range(1, 501):
            img_path = path + '/' + str(i) + '/' + str(j) + '.png'
            img = Image.open(img_path)
            img_array = np.array(img)
            img_list.append(img_array)
            label = np.zeros(10)
            label[i] = 1
            label_list.append(label)
    return np.array(img_list), np.array(label_list)

train_path = 'CASIA/train'
test_path = 'CASIA/test'
x_train, y_train = load_data(train_path)
x_test, y_test = load_data(test_path)

接下来，我们可以用Keras搭建一个简单的卷积神经网络模型，用于中文手写数字识别。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

最后，我们可以用准备好的数据集训练模型，并测试模型的准确率。

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64)

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

这样，我们就完成了一个简单的中文手写数字识别模型的实现。