返回

技术指南：解锁机器学习识别手写数字的力量

人工智能

机器学习 (ML) 在图像识别方面取得了显着的进展，而手写数字识别是一个引人注目的用例。在本指南中，我们将深入探讨使用 ML 模型识别手写数字的代码实现过程。

准备 MNIST 数据集

手写数字识别最常用的数据集是 MNIST。它包含 70,000 个手写数字图像，分为训练集和测试集。

import tensorflow as tf

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

# 归一化数据
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

构建卷积神经网络模型

卷积神经网络 (CNN) 非常适合图像识别任务。我们将构建一个 CNN 模型，它将输入图像转换为预测的数字。

from tensorflow.keras import models, layers

# 创建 CNN 模型
model = models.Sequential([
  layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
  layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
  layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  layers.Flatten(),
  layers.Dense(128, activation='relu'),
  layers.Dense(10, activation='softmax')
])

训练模型

使用训练数据训练模型。

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

评估模型

使用测试数据评估训练后的模型。

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

部署模型

训练和评估模型后，我们可以将其部署到生产环境中。

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

# 加载模型
new_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

# 使用新模型预测
predictions = new_model.predict(x_test)

结论

通过遵循本指南，您已经成功地实现了机器学习代码来识别手写数字。此代码可用于创建应用程序或将其集成到现有系统中。 ML 在图像识别领域不断取得进展，手写数字识别只是其中一个令人兴奋的应用。