Keras MNIST 项目教程

这个教程将带你完成一个使用 Keras 框架进行 MNIST 数据集手写数字识别的项目。MNIST 是一个常用的机器学习数据集，包含了 0 到 9 的手写数字图片。

项目概述

MNIST 项目旨在构建一个能够识别手写数字的神经网络模型。我们将使用 Keras 框架来实现这个项目。

准备工作

在开始之前，请确保你已经安装了以下软件：

• Python 3.x
• TensorFlow
• Keras

你可以通过以下链接查看 Keras 安装教程：Keras 安装教程

数据集介绍

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，代表一个手写数字。

项目步骤

1. 导入库

import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

2. 加载数据集

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

3. 数据预处理

x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255

4. 构建模型

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

5. 编译模型

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

6. 训练模型

model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, verbose=1, validation_data=(x_test, y_test))

7. 评估模型

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

总结

通过以上步骤，你已经成功构建了一个能够识别手写数字的神经网络模型。你可以通过调整模型结构、参数和训练数据来提高模型的性能。

希望这个教程对你有所帮助！如果你有其他问题，欢迎访问我们的论坛：论坛 进行讨论。