MNIST神经网络python实现

最新推荐文章于 2021-03-30 14:22:14 发布

原创

最新推荐文章于 2021-03-30 14:22:14 发布 · 791 阅读

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本文使用Python和TensorFlow库实现了一个MNIST手写数字识别的神经网络模型，包括数据预处理、卷积层、池化层、全连接层以及Adam优化器，最终训练并评估了模型的准确率。

import os
import struct
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import gzip
import tempfile
import random
import tensorflow as tf
#*****************************************************************************************
#从文件中读入数据
def load_mnist(labels_path,images_path):
"""Load MNIST data from `path`"""
with open(labels_path, 'rb') as lbpath:
magic, n = struct.unpack('>II',
lbpath.read(8))
labels = np.fromfile(lbpath,
dtype=np.uint8)
with open(images_path, 'rb') as imgpath:
magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII',
imgpath.read(16))
images = np.fromfile(imgpath,
dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 78