MNIST 模型构建教程

本文将介绍如何构建一个简单的 MNIST 手写数字识别模型。MNIST 数据集是一个非常流行的机器学习数据集，包含 0 到 9 的手写数字图片。

前置知识

在开始之前，请确保您已经掌握了以下基础知识：

• Python 编程语言
• NumPy 库
• TensorFlow 或 PyTorch 深度学习框架

模型构建步骤

1. 数据预处理

   • 加载 MNIST 数据集
   • 数据归一化

   import tensorflow as tf
   
   (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
   x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
   

2. 构建模型

   • 使用 TensorFlow 或 PyTorch 构建模型
   • 定义输入层、隐藏层和输出层

   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')
   ])
   

3. 编译模型

   • 指定优化器、损失函数和评估指标

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

4. 训练模型

   • 使用训练数据训练模型

   model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
   

5. 评估模型

   • 使用测试数据评估模型性能

   model.evaluate(x_test, y_test)
   

6. 保存模型

   • 将训练好的模型保存到本地

   model.save('mnist_model.h5')
   

扩展阅读

想要了解更多关于深度学习的知识，可以访问我们网站的 深度学习基础教程 页面。

图片展示

手写数字图片

以上是 MNIST 数据集中的一张手写数字图片。