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千里之外，近在咫尺——深度学习100例

人工智能

深度学习100例

了解深度学习，远比我们想象的要简单。深度学习100例，给你一个了解深度学习的理由。本文将带你亲手实现一个卷积神经网络，并用它来识别手写数字。如果你还没有学过深度学习，或者对深度学习感到畏难，那么这篇文章就是为你准备的。

第 1 天：MNIST 手写数字识别

MNIST 是一个手写数字图像库，由 70,000 张训练图像和 10,000 张测试图像组成。每个图像都是一个 28x28 的灰度图像，代表一个手写的数字。

今天，我们将学习如何使用卷积神经网络来识别 MNIST 手写数字。卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型。它能够从图像中提取出重要的特征，并将其用于分类或检测任务。

搭建开发环境

首先，我们需要安装必要的库。你可以使用 pip 来安装它们：

pip install tensorflow keras matplotlib numpy pandas

接下来，我们创建一个新的 Jupyter notebook，并导入必要的库。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

加载 MNIST 数据集

MNIST 数据集可以从 TensorFlow 的官方网站下载。下载完成后，解压并将其放在一个方便的位置。

# 下载 MNIST 数据集
mnist = keras.datasets.mnist

# 将 MNIST 数据集加载到内存中
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

预处理数据

在训练模型之前，我们需要对数据进行预处理。首先，我们将图像的大小调整为 28x28。然后，我们将图像转换为浮点型数据，并将它们归一化到 [0, 1] 的范围内。

# 将图像大小调整为 28x28
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28)

# 将图像转换为浮点型数据
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')

# 将图像归一化到 [0, 1] 的范围内
x_train /= 255
x_test /= 255

定义模型

现在，我们可以定义我们的卷积神经网络模型了。这个模型将由两层卷积层和两层全连接层组成。

# 创建一个新的模型
model = keras.Sequential()

# 添加第一层卷积层
model.add(keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))

# 添加第一层池化层
model.add(keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))

# 添加第二层卷积层
model.add(keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

# 添加第二层池化层
model.add(keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))

# 展平数据
model.add(keras.layers.Flatten())

# 添加第一层全连接层
model.add(keras.layers.Dense(128, activation='relu'))

# 添加第二层全连接层
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

编译模型

在训练模型之前，我们需要编译它。这包括指定损失函数、优化器和指标。

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

训练模型

现在，我们可以开始训练模型了。这将花费一些时间，具体取决于你的计算机的性能。

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

评估模型

训练完成后，我们可以评估模型的性能。

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

保存模型

训练完成后，我们可以保存模型。这样，我们以后就可以在其他程序中使用它了。

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

恭喜你！你已经学会了如何使用卷积神经网络来识别手写数字。

小结

在本文中，我们学习了如何使用卷积神经网络来识别 MNIST 手写数字。我们首先介绍了卷积神经网络的基本原理，然后逐步构建了一个卷积神经网络模型，并用它来识别 MNIST 手写数字。最后，我们评估了模型的性能，并保存了模型。

希望这篇文章能够帮助你对深度学习有一个更深入的了解。如果你对深度学习感兴趣，那么你可以继续学习其他深度学习的模型，比如 VGG-19、ResNet 等。