RNN(LSTM)手写数字识别

最新推荐文章于 2023-07-12 16:36:55 发布

Z_y_forever

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：深度学习深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32865355/article/details/78949405

本文利用TensorFlow框架，通过构建含有LSTM单元的循环神经网络（RNN），详细介绍了如何进行手写数字的识别。数据集链接已提供。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

运用tensorflow框架，用带有LSTM的RNN进行手写数字识别，手写数字的数据在这里点击打开链接

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

"""
@author: Z.y
@software: PyCharm
@time: 2017/12/31 上午12:03
"""
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
from tensorflow.contrib import rnn
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print ("Packages imported")

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
trainimgs, trainlabels, testimgs, testlabels \
 = mnist.train.images, mnist.train.labels, mnist.test.images, mnist.test.labels
ntrain, ntest, dim, nclasses \
 = trainimgs.shape[0], testimgs.shape[