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使用mnist数据集进行手写数字识别

时间:2024-10-21 17:09:12

1、打开PyCharm,点击File->New Project。

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2、在新弹出的窗口,选择Pure Python,输入新Project的名称与路径,然后点击"Create"。

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3、在项目名称上右键,选择New->Python File,就创建了一个普通Python文件。

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4、首先,导入所需要的包,包括tensorflow与mnist数据集所在的路径。

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5、首先,定义一个藜局腑载添加一个隐藏层的函数,参数包括输入层,输入大小,输出大小与激活函数。更复杂一点,你可以添加标签。

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6、接下来定义训练模型中需要的参数,包括输入、输出、代价函数与迭代策略等。

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7、然后,为了评估模型的好坏,我们定义一个函数评估模型的准确性。

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8、接下来开始运行模型,共训练1000次,每隔50次打印准确度。

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9、运行结果如下所示,最终的准确率达到86%左右。之后可以考虑添加更多层或采用更复杂的cnn进行计算。

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