图像识别的突破：使用MNIST数据集训练你的首个深度学习模型

phsruanjian

于 2024-05-02 12:52:04 发布

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分类专栏： Python学习之旅文章标签：深度学习人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/phsruanjian/article/details/138390171

本文介绍了如何利用MNIST数据集和TensorFlow/Keras库，从加载数据、预处理、创建和编译神经网络模型，到训练、评估和理解深度学习模型在图像识别中的应用过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在深度学习的世界里，MNIST数据集相当于是“Hello World”程序。它包含了大量的手写数字图像，是初学者学习图像识别和训练神经网络的理想起点。在这篇博客中，我们将结合NVIDIA深度学习DLI基础课程的内容，学习如何使用MNIST数据集来训练我们的第一个深度学习模型。

MNIST数据集由60,000个训练图像和10,000个测试图像组成，每个图像都是一个28x28像素的手写数字。这些图像被标记为0到9的数字，为我们提供了一个清晰的分类任务。

在这里插入图片描述

在开始之前，我们需要对数据进行一些基本的预处理。这包括将图像数据展平为一维数组、归一化像素值，以及对标签进行多分类编码。
在这里插入图片描述

from tensorflow.keras.datasets import mnist
import tensorflow.keras as keras

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data