深度学习 MNIST 数据集教程

MNIST 数据集是深度学习领域中最常用的手写数字识别数据集。本文将为您介绍如何使用深度学习技术来处理 MNIST 数据集，并进行手写数字的识别。

MNIST 数据集简介

MNIST 数据集包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本，每个样本都是一个 28x28 的灰度图像，代表一个 0 到 9 的数字。

准备工作

在开始之前，请确保您已经安装了以下软件和库：

Python 3.x
TensorFlow 或 PyTorch
NumPy

创建深度学习模型

以下是一个使用 TensorFlow 创建 MNIST 模型的简单示例：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

预测新数据

您可以使用以下代码来预测新的 MNIST 图像：

import numpy as np

# 加载图像
img = np.array([...], dtype=np.float32).reshape(28, 28, 1)

# 预测
prediction = model.predict(img)

# 输出预测结果
print("预测的数字是：", np.argmax(prediction))

扩展阅读

如果您想了解更多关于深度学习和 MNIST 数据集的信息，请阅读以下教程：