深度学习项目 -7-使用 Python 的手写数字识别

最新推荐文章于 2025-11-07 16:37:27 发布

原创

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#深度学习 #python #人工智能

一、前言

该文章仅作为个人学习使用

二、正文

项目源代码：深度学习项目 - 使用 Python 进行手写数字识别 - DataFlair (data-flair.training)

数据集：https://drive.google.com/open?id=1hJiOlxctFH3uL2yTqXU_1f6c0zLr8V_K

Python 深度学习项目

为了让机器更智能，开发人员正在深入研究机器学习和深度学习技术。一个人通过一次又一次地练习和重复任务来学习执行任务，以便记住如何执行任务。然后他大脑中的神经元自动触发，它们可以快速执行他们学到的任务。深度学习也与此非常相似。它使用不同类型的神经网络架构来解决不同类型的问题。例如，物体识别、图像和声音分类、物体检测、图像分割等。

什么是手写数字识别？

手写数字识别是计算机识别人类手写数字的能力。对于机器来说，这是一项艰巨的任务，因为手写数字并不完美，可以制作成许多不同的口味。手写数字识别是这个问题的解决方案，它使用数字的图像并识别图像中存在的数字。

关于 Python 深度学习项目

在本文中，我们将使用 MNIST 数据集实现一个手写数字识别应用程序。我们将使用一种特殊类型的深度神经网络，即卷积神经网络。最后，我们将构建一个 GUI，您可以在其中绘制数字并立即识别它。

先决条件

有趣的 Python 项目需要您具备 Python 编程的基础知识、使用 Keras 库进行深度学习以及用于构建 GUI 的 Tkinter 库。

使用以下命令安装此项目所需的库：

pip 安装 numpy、tensorflow、keras、pillow、

MNIST数据集

这可能是机器学习和深度学习爱好者中最受欢迎的数据集之一。MNIST 数据集包含 60,000 张从 0 到 9 的手写数字训练图像和 10,000 张用于测试的图像。因此，MNIST 数据集有 10 个不同的类。手写数字图像表示为 28×28 矩阵，其中每个单元格都包含灰度像素值。

下载项目的完整源代码

构建基于手写数字识别的Python深度学习项目

以下是实施手写数字识别项目的步骤：

1. 导入库并加载数据集

首先，我们要导入训练模型所需的所有模块。Keras库已经包含了一些数据集，MNIST就是其中之一。因此，我们可以轻松地导入数据集并开始使用它。mnist.load_data（） 方法向我们返回训练数据、标签以及测试数据和标签。

导入 Keras

来自Keras。数据集导入 MNIST

来自Keras。模型导入顺序

来自Keras。图层导入 Dense、Dropout、Flatten

来自Keras。图层导入 Conv2D、MaxPooling2D

从 keras 导入后端作为 K

# 数据，在训练集和测试集之间拆分

(x_train， y_train），（x_test， y_test） = mnist.load_data()

打印（x_train.形状，y_train。形状)