mnist手写数字识别搭建博客
时间: 2025-01-12 19:52:41 浏览: 38
### 关于MNIST手写数字识别项目搭建教程
#### 使用Keras框架实现卷积神经网络(CNN)
为了完成MNIST手写数字识别的任务,可以采用基于Python的深度学习库——Keras来构建并训练一个简单的卷积神经网络模型。此方法不仅易于理解而且能够快速得到较好的实验效果。
```python
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
# 加载数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
```
加载的数据会被分为两部分:一部分用于训练(`X_train`, `y_train`);另一部分则用来验证模型性能(`X_test`, `y_test`)[^2]。
接着是对输入数据做一些预处理工作:
```python
# 数据预处理
X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], 28, 28, 1)).astype('float32')
X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], 28, 28, 1)).astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255
number_of_classes = 10
y_train = np_utils.to_categorical(y_train, number_of_classes)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test, number_of_classes)
```
上述代码片段完成了对原始图片尺寸调整、归一化操作以及标签向量化转换等必要步骤。
定义模型架构如下所示:
```python
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (5, 5), input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(number_of_classes, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
```
这段程序创建了一个包含两个全连接层(其中一个是输出层)、一个二维卷积层和最大池化层组成的简单CNN结构,并指定了损失函数为交叉熵误差,优化器选用Adam算法。
最后一步就是编译好之后就可以开始训练这个模型了:
```python
history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=200, verbose=2)
scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print("Baseline Error: %.2f%%" % (100-scores[1]*100))
```
以上即为利用Keras框架建立MNIST手写数字识别系统的完整流程描述。
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