Python深度学习：简单神经网络MNIST实例

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。