Python2.7实现CNN手写数字识别

elite666

于 2018-06-10 18:21:07 发布

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分类专栏： python 文章标签： TensorFlow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/elite666/article/details/80643288

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本文介绍了如何利用Python2.7和TensorFlow框架构建卷积神经网络（CNN），针对MNIST数据集进行手写数字识别。通过训练和验证过程，展示了CNN在图像识别任务中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import tensorflow as tf

/root/.local/lib/python2.7/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
  from ._conv import register_converters as _register_converters

import numpy as np
import pandas as pd

from sklearn.datasets import load_digits

digits = load_digits()
X_data = digits.data.astype(np.float32)
Y_data = digits.target.astype(np.float32).reshape(-1,1)
print X_data.shape
print Y_data.shape

(1797, 64)
(1797, 1)

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()

X_data = scaler.fit_transform(X_data)#normalization

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

Y = OneHotEncoder().fit_transform(Y_data).todense() #one-hot编码

# 转换为图片的格式 （batch，hei

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