Python深度学习:简单神经网络MNIST实例
191 浏览量
更新于2024-08-03
1
收藏 3KB TXT 举报
在这个Python深度学习神经网络代码实例中,我们将探讨如何使用Keras库,一个基于TensorFlow的高级神经网络API,构建一个简单的神经网络来解决经典的机器学习问题——MNIST手写数字识别任务。MNIST数据集包含60,000个训练图像和10,000个测试图像,每个图像都是28x28像素的灰度图片,共10个类别。
首先,我们导入所需的库,包括Keras本身、MNIST数据集模块以及用于构建模型的不同层(如Dense、Conv2D、MaxPooling2D等)。Keras中的`backend`模块被重命名为`K`,这有助于统一接口。
接下来,根据Keras的图像数据格式设置输入数据的维度。如果`image_data_format`为'channels_first'(在某些平台上默认),则将输入数据重塑为(批量大小,通道数,高度,宽度),否则为(批量大小,高度,宽度,通道数)。在这个例子中,输入形状为(1,28,28,1)表示单通道的28x28图像。
数据预处理是关键步骤,这里包括将像素值归一化到0-1范围,即除以255。同时,为了准备多类分类问题,我们需要将类别标签转换为二进制编码。
模型构建部分,我们使用`Sequential` API创建一个顺序模型,这是Keras中最基本的模型类型,它按顺序添加层。模型包含两个全连接(Dense)层,通常用于提取特征;ReLU激活函数用于引入非线性。由于MNIST数据是图像数据,我们还添加了卷积层(Conv2D)和最大池化层(MaxPooling2D),以捕获图像的局部特征。
最后,通过调用`model.compile()`函数指定损失函数(如`categorical_crossentropy`)、优化器(如`Adam`)和评估指标(如`accuracy`),然后使用`model.fit()`进行模型训练,`model.evaluate()`进行测试。
总结来说,这段代码展示了如何利用Keras库实现一个基础的深度学习神经网络,应用于图像识别任务。它涵盖了数据预处理、模型结构定义、参数编译以及训练和评估的过程,是初学者入门深度学习和Python编程的好例子。
2018-07-23 上传
2022-12-19 上传
2024-06-26 上传
2024-02-22 上传
2024-04-24 上传
2024-02-05 上传
2024-06-15 上传
2023-07-31 上传
ordinary90
- 粉丝: 802
- 资源: 247
最新资源
- 单片机串口通信仿真与代码实现详解
- LVGL GUI-Guider工具:设计并仿真LVGL界面
- Unity3D魔幻风格游戏UI界面与按钮图标素材详解
- MFC VC++实现串口温度数据显示源代码分析
- JEE培训项目:jee-todolist深度解析
- 74LS138译码器在单片机应用中的实现方法
- Android平台的动物象棋游戏应用开发
- C++系统测试项目:毕业设计与课程实践指南
- WZYAVPlayer:一个适用于iOS的视频播放控件
- ASP实现校园学生信息在线管理系统设计与实践
- 使用node-webkit和AngularJS打造跨平台桌面应用
- C#实现递归绘制圆形的探索
- C++语言项目开发:烟花效果动画实现
- 高效子网掩码计算器:网络工具中的必备应用
- 用Django构建个人博客网站的学习之旅
- SpringBoot微服务搭建与Spring Cloud实践