CNN手写数字识别csv读取保存加载模型

您好！对于CNN手写数字识别，您可以使用Python的pandas库来读取和保存CSV文件，使用Keras或PyTorch来构建和训练模型。

下面是一个示例代码，演示了如何读取、保存和加载CSV文件以及构建CNN模型的基本步骤：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('digits.csv')

# 将数据分为特征和标签
X = data.iloc[:, 1:].values
y = data.iloc[:, 0].values

# 数据预处理
X = X.reshape(X.shape[0], 28, 28, 1)
X = X.astype('float32') / 255.0

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

# 保存模型
model.save('model.h5')

# 加载模型
loaded_model = keras.models.load_model('model.h5')

这个示例代码假设您的CSV文件包含了手写数字的像素值和对应的标签。读取CSV文件后，将像素值和标签分别存储在X和y变量中。然后对数据进行预处理，包括将像素值归一化到0到1之间，并将数据reshape成适合CNN模型的形状。

接下来，使用sklearn库的train_test_split函数将数据划分为训练集和测试集。然后，构建一个简单的CNN模型，使用Keras库的Sequential模型和不同的层。编译和训练模型时，使用适当的损失函数和优化器。

最后，使用save函数保存模型为HDF5格式的文件，并使用load_model函数加载已保存的模型。

希望这个示例能够帮到您！如果有任何疑问，请随时问我。