【源码】基于TensorFlow和Keras的MNIST手写数字识别

项目简介

本项目借助TensorFlow 2.0及其内置的Keras高级API，实现对MNIST手写数字数据集的识别。通过构建并训练线性回归模型和卷积神经网络模型这两种不同的神经网络模型，探索深度学习在图像识别领域的应用。

项目的主要特性和功能

1. 线性回归模型：
   • 运用全连接层网络开展手写数字识别。
   • 采用ReLU激活函数与Dropout层防止过拟合。
   • 利用Adam优化算法进行梯度下降。
   • 在测试集上的准确率约为98%。
2. 卷积神经网络模型：
   • 引入卷积层和池化层，提升模型的特征提取能力。
   • 参照LeNet - 5的经典结构设计模型。
   • 在测试集上的准确率约为99.23%，明显优于线性回归模型。

安装使用步骤

前提条件

确保已安装Python和TensorFlow库，可使用pip进行安装： bash pip install tensorflow

复制或下载项目文件

下载项目文件或复制至本地，确保包含所有必要的文件和文件夹。例如，使用git复制命令： bash git clone <项目仓库地址> 若无法访问git仓库，可直接下载ZIP文件并解压至本地目录。

数据集准备

本项目使用MNIST数据集进行训练和测试，数据集已包含在项目中，无需额外下载，可直接使用代码中的路径加载数据。若数据集不在默认路径下，请修改代码中的路径以指向正确的数据集位置。加载数据集的代码示例如下： python from tensorflow.keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

模型训练与评估

1. 线性回归模型：
   • 构建并编译线性回归模型。
   • 使用model.fit()进行训练。
   • 在测试集上评估模型性能。
2. 卷积神经网络模型：
   • 构建并编译卷积神经网络模型。
   • 使用model.fit()进行训练。
   • 在测试集上评估模型性能。

示例代码

以下是训练卷积神经网络模型的示例代码： ```python from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), layers.Flatten(), layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(10, activation='softmax') ])

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

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print(f'Test accuracy: {test_acc}') ``` 通过以上步骤，即可成功运行本项目并进行MNIST手写数字识别。

下载地址

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