手写数字识别项目教程

在这个教程中，我们将学习如何使用机器学习技术来构建一个手写数字识别项目。我们将使用Python编程语言和TensorFlow库来实现这个项目。

项目概述

手写数字识别是一个经典的机器学习问题，通常用于训练模型识别0到9的手写数字。这个项目可以帮助我们理解神经网络的基本原理，并掌握如何将它们应用于实际问题。

所需工具

• Python 3.x
• TensorFlow 2.x
• Jupyter Notebook（可选，用于交互式开发）

数据集

我们将使用MNIST数据集，这是一个包含60,000个训练样本和10,000个测试样本的手写数字数据集。

步骤

1. 导入库和加载数据集

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.datasets import mnist
   
   (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
   

2. 数据预处理

   train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
   train_images = train_images.astype('float32') / 255
   
   test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
   test_images = test_images.astype('float32') / 255
   
   train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels)
   test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(test_labels)
   

3. 构建模型

   model = tf.keras.models.Sequential([
       tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
       tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
       tf.keras.layers.Flatten(),
       tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

4. 编译模型

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

5. 训练模型

   model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)
   

6. 评估模型

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

7. 使用模型进行预测

   predictions = model.predict(test_images)
   print(predictions.argmax(axis=1))
   

扩展阅读

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