【源码】基于TensorFlow的手写数字识别系统

项目简介

本项目是基于TensorFlow的手写数字识别系统。应用深度学习模型，在图像对抗样本攻击背景下，实现对手写数字图像的识别功能，旨在提高模型对攻击的鲁棒性，保证模型受攻击时仍有较高识别准确率。

项目的主要特性和功能

1. 数据集读取：借助TensorFlow读取常用于手写数字识别任务的MNIST数据集。
2. 模型复现：运用TensorFlow和Keras框架复现多层感知器（MLP）神经网络模型，包含输入层、一个512个神经元的隐藏层和10个神经元的输出层。
3. 模型加载：可加载模型权重，用于训练后恢复模型状态。
4. 模型预测：对输入图像进行预测并输出识别结果。

安装使用步骤

1. 已下载本项目源码文件。
2. 安装依赖库，如TensorFlow和Keras等，使用pip安装：pip install tensorflow keras。
3. 在项目文件夹下找到main.py和main2.py文件，它们分别定义了模型的构建和预测过程。
4. 运行main.py文件构建和训练模型（项目未包含此步骤，需按需训练）。
5. 运行main2.py文件加载预训练模型权重，对测试集中的图像进行预测，预测结果会打印到控制台。若需进一步分析和评估模型性能，可能需要额外代码和工具。

注意，本项目针对手写数字识别任务，未包含完整训练过程。为获更好识别效果，用户需按需训练和优化模型。此外，为提高模型鲁棒性，可能需进一步研究应对图像对抗样本攻击的策略和方法。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】