Python进阶教程：使用机器学习实现手写数字识别

Python进阶教程：使用机器学习实现手写数字识别

在日常生活中，我们经常需要手写数字，包括填写表格、汽车牌照等等，然而如何让计算机识别手写数字成了一个问题。随着机器学习的发展，使用Python编写代码实现手写数字识别已经不再是一个难题。本文主要介绍如何使用机器学习实现手写数字识别，其中包括数据预处理、模型构建以及模型训练等步骤。

一、数据预处理

在进行手写数字识别前，我们需要获取训练数据和测试数据。这里，我们选用了著名的MNIST数据集。该数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，图像大小均为28x28，像素值为0-255的灰度值。我们可以使用Python中的numpy和matplotlib库来读取和显示图像。代码如下：

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取训练数据

train_images = np.load('mnist_train_images.npy')

train_labels = np.load('mnist_train_labels.npy')

# 读取测试数据

test_images = np.load('mnist_test_images.npy')

test_labels = np.load('mnist_test_labels.npy')

# 显示第一张图像和其标签

plt.imshow(train_images[0], cmap='gray')

plt.title('Label: ' + str(train_labels[0]))

plt.show()

```

我们可以看到，第一张训练图像对应的标签是5。使用同样的方法，我们可以查看其他图像以及其标签。

我们可以将每个28x28的图像展开成784维的向量，这样更方便我们后续的处理。同时，由于像素值已经在0-255的范围内，我们可以将其归一化到0-1的范围。代码如下：

```python

# 将图像展开成一维向量，并归一化

train_images = train_images.reshape(-1, 28*28) \/ 255.0

test_images = test_images.reshape(-1, 28*28) \/ 255.0

```

我们还要注意到，在进行机器学习训练过程中，我们需要将数据集分成训练集和验证集。一般来说，我们将60,000张训练图像中的前50,000张作为训练集，后10,000张作为验证集。代码如下：

```python

# 将训练数据分成训练集和验证集

train_images_train = train_images[:50000]

train_labels_train = train_labels[:50000]

train_images_val = train_images[50000:]

train_labels_val = train_labels[50000:]

```

二、模型构建

在进行模型构建前，我们需要了解机器学习中常用的分类算法。常见的分类算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。而在本文中，我们将使用神经网络模型。

神经网络模型由输入层、中间层和输出层组成。在手写数字识别中，输入

层有784个神经元，对应28x28的图像。输出层有10个神经元，对应0-9的10个数字。我们可以采用多个中间层来提高模型性能，这里我们选用了两个中间层，分别包含128个和64个神经元。

代码如下：

```python

import tensorflow.keras as keras

# 构建神经网络模型

model = keras.Sequential([

yers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)), yers.Dense(64, activation='relu'),

yers.Dense(10, activation='softmax')

])

```

三、模型训练

构建完模型后，我们需要定义损失函数和优化器，同时设置训练批次大小、训练轮数等参数。在本文中，我们采用交叉熵损失函数和Adam优化器。代码如下：

```python

#编译模型

pile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 设置训练参数

batch_size = 128

epochs = 10

# 训练模型

history = model.fit(train_images_train, keras.utils.to_categorical(train_labels_train),

batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(train_images_val,

keras.utils.to_categorical(train_labels_val)))

```

在训练过程中，我们还可以打印出模型在训练集和验证集上的准确率和损失值，以及可视化训练过程中的准确率和损失变化情况。代码如下：

```python

# 输出模型在训练集和验证集上的准确率和损失值

train_loss, train_accuracy = model.evaluate(train_images_train, keras.utils.to_categorical(train_labels_train), verbose=1)

val_loss, val_accuracy = model.evaluate(train_images_val, keras.utils.to_categorical(train_labels_val), verbose=1)

print('Training loss:', train_loss)

print('Training accuracy:', train_accuracy)

print('Validation loss:', val_loss)

print('Validation accuracy:', val_accuracy)

# 可视化训练过程中的准确率和损失变化情况

plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation accuracy')

plt.title('Training and validation accuracy')

plt.xlabel('Epoch')

plt.ylabel('Accuracy')

plt.legend()

plt.show()

plt.plot(history.history['loss'], label='Training loss')