本文将带你一步步了解如何使用 MNIST 数据集进行手写数字识别。MNIST 是一个包含 70,000 个灰度手写数字图像的数据集，常用于图像识别和机器学习领域的入门教程。

1. 简介

MNIST 数据集包含以下特点：

  • 28x28 像素的灰度图像
  • 0 到 9 的数字
  • 图像被标签化，每个图像都对应一个数字标签

2. 准备工作

在开始之前，请确保你已经安装了以下库：

  • TensorFlow
  • Keras

你可以通过以下命令安装：

pip install tensorflow
pip install keras

3. 加载数据集

使用 Keras 库，我们可以轻松地加载数据集：

from keras.datasets import mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

4. 数据预处理

在训练模型之前，我们需要对数据进行一些预处理：

  • 归一化图像数据，使其值介于 0 和 1 之间
  • 将标签转换为独热编码
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

from keras.utils import to_categorical

train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)

5. 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：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

6. 训练模型

现在，我们可以开始训练模型：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=32)

7. 评估模型

最后，我们可以使用测试数据集来评估模型：

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

8. 扩展阅读

想要了解更多关于 MNIST 数据集和深度学习的内容，请访问以下链接：

MNIST 数据集示例