手写字体识别

最新推荐文章于 2023-02-20 15:45:00 发布

原创

最新推荐文章于 2023-02-20 15:45:00 发布 · 3.5k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了参与Kaggle的手写字体识别比赛的过程，包括使用谷歌云盘的GPU环境加速运算，对train.csv和test.csv数据进行预处理，构建并训练模型，最终达到98.428%的准确率。通过增加训练次数，有望进一步提升模型性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.完成手写字体识别kaggle比赛：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer

2.环境：谷歌云盘（内有GPU运算，速度比我自己电脑快好多倍）

3.手写字体文件

train.csv文件第一列是图像标签，后面784(28*28)列是像素。

test.csv文件是784列像素。

sample_submission.csv是提交的文件

4.谷歌云盘启动

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/')
!ls "/content/drive/My Drive/"
import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()
!ls
# 切换目录
import os
os.chdir("/content/drive/My Drive/home")
!ls

5.预处理图像

# 预处理数据
import keras
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.utils import np_utils
dataset = pd.read_csv('train.csv')
dataset = np.array(dataset)
x = dataset[:,1