Python CNN卷积神经网络实例讲解_cnn代码python

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的神经网络模型。在本文中，我们将介绍如何用 Python 实现一个简单的卷积神经网络，来对手写数字进行分类。

1. 数据集准备

我们将使用 MNIST 数据集，这是一个由手写数字图片组成的经典数据集。在 Python 中，可以通过 tf.keras.datasets.mnist 模块来加载 MNIST 数据集。

import tensorflow as tf

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

# 将像素值归一化到 0~1 之间
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
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2. 搭建卷积神经网络模型

我们将会使用 Keras 来搭建卷积神经网络模型。在 Keras 中，可以通过 tf.keras.Sequential 类来创建序列模型。我们将在模型中使用 2 个卷积层和 2 个池化层，最后接上一个全连接层和一个输出层，来对手写数字进行分类。

# 创建一个序列模型
model = tf.keras.Sequential([
    # 第一层卷积层，32 个 3x3 的卷积核，激活函数为 relu
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    # 第一层池化层，2x2 窗口大小
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    # 第二层卷积层，64 个 3x3 的卷积核，激活函数为 relu
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    # 第二层池化层，2x2 窗口大小
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    # 将特征张量展开成一维向量
    tf.keras.layers.Flatten(),
    # 全连接层，128 个神经元，激活函数为 relu
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    # 输出层，10 个神经元，激活函数为 softmax
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
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3. 编译模型并训练

在训练之前，我们需要先编译模型，为模型指定损失函数、优化器和评估指标。我们将使用交叉熵作为损失函数，Adam 作为优化器，并评估模型的精度（accuracy）指标。

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

# 训练模型
model.fit(x_train[..., tf.newaxis], y_train, epochs=5,
          validation_data=(x_test[..., tf.newaxis], y_test))
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4. 模型评估与预测

训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。

# 评估模型
model.evaluate(x_test[..., tf.newaxis], y_test, verbose=2)
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此外，我们还可以使用模型来进行预测，对新的手写数字进行分类。

# 对手写数字进行分类
import numpy as np
from PIL import Image

# 加载一个手写数字图片
image = Image.open('test.png').convert('L')
image = image.resize((28, 28))
image_arr = np.array(image)

# 对图片进行归一化
image_arr = image_arr / 255.0

# 对图片进行预处理，增加一个维度
input_data = image_arr.reshape(1, 28, 28, 1)

# 进行预测
prediction = model.predict(input_data)
print('预测结果为：', np.argmax(prediction))
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至此，我们已经成功实现并训练了一个简单的卷积神经网络模型，用于手写数字的分类。