mnist

wapeyang 發布于2023-04-25 20:06 / 2830人閱讀

MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一個著名的手寫數字數據集，它包含了許多手寫數字的灰度圖像，其中每個圖像的大小是28x28像素。該數據集被廣泛用于測試和比較不同機器學習算法的性能。在本文中，我們將介紹如何使用Python和機器學習庫TensorFlow來訓練一個簡單的神經網絡來識別MNIST數據集中的手寫數字。 ## 準備工作首先，我們需要安裝TensorFlow和相關的Python庫。在終端中輸入以下命令：

pip install tensorflow matplotlib numpy

我們還需要下載MNIST數據集，可以使用TensorFlow的內置函數進行下載：

python
import tensorflow as tf

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

這將下載并加載MNIST數據集，將訓練集和測試集分別存儲在`x_train`、`y_train`和`x_test`、`y_test`中。 ## 構建模型接下來，我們將構建一個包含3個全連接層的神經網絡。首先，我們需要將輸入數據展平為1維向量，然后將其輸入到第一個全連接層中。每個全連接層后面都跟著一個ReLU激活函數和一個Dropout層，以避免過擬合。

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)
])

最后一層不使用激活函數，因為我們將在訓練期間使用softmax來計算輸出。 ## 訓練模型接下來，我們需要編譯并訓練我們的模型。我們將使用adam優化器和交叉熵損失函數。

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

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

這將對模型進行10個epoch的訓練。我們可以使用測試集來評估模型的性能：

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

## 預測最后，我們可以使用訓練好的模型來預測新的手寫數字。我們可以使用`matplotlib`庫來顯示圖像，并使用`argmax`函數來查找模型輸出中最大的元素的索引。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 顯示圖像 plt.imshow(x_test[0], cmap=plt.cm.binary) plt.show() # 預測結果 predictions = model.predict(np.array([x_test[0]])) print(np.argmax(predictions[0]))

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