CNN卷积神经网络实现MNIST识别

最新推荐文章于 2025-05-28 17:53:41 发布

穿秋裤的兔子-

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分类专栏： Tensorflow学习笔记文章标签：神经网络 cnn

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kansas_lh/article/details/79456504

该博客介绍了如何使用TensorFlow通过CNN卷积神经网络实现MNIST手写数字识别。首先下载并处理MNIST数据集，然后构建实验数据，包括训练集、测试集和验证集。接着详细描述了CNN的结构，包括卷积层、池化层、全连接层等，并解释了相关参数设置。最后，通过训练和评估模型，展示了识别的准确性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

MNIST是手写的数据库，由Yann LeCun发布，http://yann.lecun.com/exdb/lenet/index.html Tensorflow也把数据库里的东西封装成方法，通过CNN卷积神经网络实现MNIST数据识别。

下载并安装MNIST数据集，分为训练集、测试集和验证集，每个有55000张图片，每张图片大小为28*28，784像素。

from tensorflow examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('mnist_data', one_hot = True)

mnist_data是自己取的数据集名称，存放在当前的py文件位置。
one_hot是独热码，例如1为0100000000，2为00100000000，以此类推。若为False，数字就为1、2、3…

构建实验数据

input_x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28*28])/255.
output_y = tf.placeholder(tf.int32, [None, 10])
input_x_images = tf.reshape(train_x, [-1, 28,

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卷积神经网络实现mnist手写识别

02-14

卷积神经网络实现mnsit手写数字识别，附带数据集，基于tensorflow

卷积神经网络(CNN)的简单实现(MNIST)

网络资源是无限的

03-06

4万+

卷积神经网络(CNN)的简单实现(MNIST)

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628

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CNN Mnist

weixin_34008805的博客

02-07

136

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05-26

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CNN_MNIST (python实现)

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