mnist

wapeyang 发布于2023-04-25 20:06 / 2605人阅读

MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个著名的手写数字数据集，它包含了许多手写数字的灰度图像，其中每个图像的大小是28x28像素。该数据集被广泛用于测试和比较不同机器学习算法的性能。在本文中，我们将介绍如何使用Python和机器学习库TensorFlow来训练一个简单的神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字。 ## 准备工作首先，我们需要安装TensorFlow和相关的Python库。在终端中输入以下命令：

pip install tensorflow matplotlib numpy

我们还需要下载MNIST数据集，可以使用TensorFlow的内置函数进行下载：

python
import tensorflow as tf

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

这将下载并加载MNIST数据集，将训练集和测试集分别存储在`x_train`、`y_train`和`x_test`、`y_test`中。 ## 构建模型接下来，我们将构建一个包含3个全连接层的神经网络。首先，我们需要将输入数据展平为1维向量，然后将其输入到第一个全连接层中。每个全连接层后面都跟着一个ReLU激活函数和一个Dropout层，以避免过拟合。

python
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(64, activation="relu"),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

最后一层不使用激活函数，因为我们将在训练期间使用softmax来计算输出。 ## 训练模型接下来，我们需要编译并训练我们的模型。我们将使用adam优化器和交叉熵损失函数。

python
model.compile(optimizer="adam",
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=["accuracy"])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

这将对模型进行10个epoch的训练。我们可以使用测试集来评估模型的性能：

python
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print("
Test accuracy:", test_acc)

## 预测最后，我们可以使用训练好的模型来预测新的手写数字。我们可以使用`matplotlib`库来显示图像，并使用`argmax`函数来查找模型输出中最大的元素的索引。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 显示图像 plt.imshow(x_test[0], cmap=plt.cm.binary) plt.show() # 预测结果 predictions = model.predict(np.array([x_test[0]])) print(np.argmax(predictions[0]))

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