使用tensorflow对Mnist数据集进行字体识别

最新推荐文章于 2023-06-06 01:17:56 发布

原创最新推荐文章于 2023-06-06 01:17:56 发布 · 903 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

菜鸟练习本专栏收录该内容

8 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种使用TensorFlow实现的手写数字识别方法。通过加载MNIST数据集，并利用TensorFlowLinearClassifier进行训练和预测，实现了对手写数字的有效识别。最后将预测结果整理并保存为CSV文件，以便于提交到Kaggle竞赛。

部署运行你感兴趣的模型镜像

上代码：

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8

import tensorflow
import pandas as pd
import skflow

train = pd.read_csv('~/Mnist/train.csv')
X_train = train.drop('label',1)
y_train = train['label']

classifier = skflow.TensorFlowLinearClassifier(n_classes=10,batch_size=100,steps=1000,learning_rate=0.01)
classifier.fit(X_train,y_train)
linear_y_predict = classifier.predict(X_test)


#save results for submission onto Kaggle
linear_submission = pd.DataFrame({'ImageId':range(1,28001),'label':linear_y_predict})
linear_submission.to_csv('~/Mnist/linear_submission.csv',index=False)

您可能感兴趣的与本文相关的镜像