MNIST 数据集入门教程

MNIST 数据集是机器学习领域中最常用的数据集之一，它包含了大量的手写数字图片。本教程将带您入门如何使用 MNIST 数据集进行图像识别。

MNIST 数据集简介

MNIST 数据集包含了 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，表示一个手写数字。

安装 MNIST 数据集

首先，您需要安装 TensorFlow 库，然后使用以下代码下载 MNIST 数据集：

import tensorflow as tf

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

数据预处理

在开始训练模型之前，我们需要对数据进行一些预处理：

标准化图像像素值：将像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1] 范围。
转换标签为 one-hot 编码：将标签从整数转换为独热编码向量。

train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels)
test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(test_labels)

构建模型

接下来，我们可以构建一个简单的卷积神经网络模型来识别手写数字：

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')
])

训练模型

现在，我们可以使用训练数据来训练模型：

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

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=32)

评估模型

使用测试数据评估模型：

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 MNIST 数据集和图像识别的知识，可以阅读以下文章：

总结

通过本教程，您已经了解了如何使用 MNIST 数据集进行图像识别。希望这能帮助您在机器学习领域取得更好的成果！