整个过程分为7步： 1、导入NMIST数据集 2、分析NMIST样本特点定义变量 3、构建模型 4、训练模型并输出中间状态参数 5、测试模型 6、保存模型 7、读取模型Minist包含每张图片，以及对应的标签，是机器学习入门数据集。可以去网上找一个npz包下载，它是npy的压缩格式 使用解压缩文件可以看到里面有4个文件 使用下面代码可以查看import pylab
import numpy as
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2024-09-07 18:12:24
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# Python CNN 手写汉字识别的科普文章
在数字化时代，手写字符识别技术得到了广泛关注。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）在图像处理任务中表现优异，尤其是在手写字符识别方面。本文将详细介绍如何使用Python和CNN实现手写汉字的识别，并提供示例代码。
## 1. 什么是手写汉字识别？
手写汉字识别是将手写的汉字转换为计算机可读的文本的技术。它在表单自动填充、电子图书和教
原创
2024-10-08 04:47:52
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原标题：python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站！简直太屌了！使用python+flask搭建的一个网站，然后从网页的写字板上获取鼠标手写的汉字经过转码后传回后台，并经过图片裁剪处理之后传入CNN手写中文识别的模型中进行识别，最后通过PIL将识别结果生成图片，最后异步回传给web端进行识别结果展示。中文总共50,000多汉字，常用的有3,755个。这里主要对常见的3755个汉字进行识
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2023-09-17 18:12:34
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0、写在前面① 提前安装好Ubuntu，显卡驱动，CUDA，CUDNN，Anaconda，pytorch，tensorflow。② 手写数字图片数据集为MNIST，网上可下载，或者程序运行时会自动下载。③ 我使用VS coda作为编译器撰写程序，一开始会报与Pytorch相关的错误（’torch’ has no member 'xxx’），这是因为在VS coda没有添加pylint的路径。1、P
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2023-11-08 23:15:32
149阅读
该文章出自于ADDOPS团队，通过上一篇《三分钟读懂tensorflow》，相信大家对tensorflow的核心概念以及编程模式有了有了一定的了解，今天该文章将结合一个手写数字识别（MNIST）模型来进一步了解tensorflow的使用。希望能激发起大家的一些兴趣.
原创
2021-08-05 17:49:43
438阅读
用TensorFlow轻松识别手写数字ADDOPS团队籍鑫璞360云计算女主宣言该文章出自于ADDOPS团队，通过上一篇《三分钟读懂tensorflow》，相信大家对tensorflow的核心概念以及编程模式有了有了一定的了解，今天该文章将结合一个手写数字识别（MNIST）模型来进一步了解tensorflow的使用。希望能激发起大家的一些兴趣.PS：丰富的一线技术、多元化的表现形式，尽在“HULK
原创
2021-03-23 08:42:56
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手写数字识别这次，我们使用CNN来实现手写数字识别。 CNN主要的层次：输入层卷积层激励层池化层全连接层CNN（Convolutional neural network），即卷积神经网络。卷积为理解为一个信号与另外一个信号进行叠加，产生新的信号的过程。 在卷积神经网络中，可认为具有固定权重的滑动窗口与原窗口的数据进行对位相乘再相加的过程。 卷积的过程：http://cs231n.github.io
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2024-04-25 13:09:52
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1.案例背景本文是跟着Tensorflow官方文档的第二篇教程–识别手写数字。MNIST是一个简单的计算机视觉数据集，它是由一系列手写数字图片组成的，比如： 在数据集中，每一张图片会有一个标签label,表示该张图片上的数字是什么。比如以上图片所对应的标签是：5,0,4,1对于初学者，为什么开篇就要介绍这个案例呢？举个栗子， 当我们学习写程序的时候，第一句打印的就是“Hello world”。那么
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2024-05-14 11:37:44
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在自己的windows环境下配置好了深度学习的环境，本文主要记录一下用深度学习的环境下实现一个简单的手写数字识别的模型训练和使用。1、在pycharm中配置conda环境： 环境配置好以后，可以开始手写数字识别的代码了2、加载tensorflow和 keras的库import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, lay
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2024-04-23 13:02:04
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参考博客：《参考博客一》《参考博客二》《MNIST代码理解》所需环境：已安装opencv环境下载好MNIST数据集pycharm一些库的安装实现效果： 这是手写的两个字，进行opencv二值化处理后，得到两张28*28像素的图片，即可进
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2023-09-06 18:37:17
338阅读
一、MNIST数据集和DBRHD数据集简介 MNIST数据集 MNIST数据集下载链接：http://yann.lecun.com/exdb/minst/ 该数据集包含0-9的手写体图片数据集，并且图片已经归一化为以手写数字为中心的2828规格的图片。MNIST数据集由训练集和测试集组成，训练集由60000个手写体图片及对应标签，测试集有10000个手写体图片及对应标签。 1）MNIST数据集中的
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2024-01-15 06:07:07
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本文将用卷积神经网络模型，对手写数字集minist进行分类识别，用的框架是keras。MNIST是一个手写体数字的图片数据集，该数据集来由美国国家标准与技术研究所发起整理，一共统计了来自250个不同的人手写数字图片，其中50%是高中生，50%来自人口普查局的工作人员。该数据集的收集目的是希望通过算法，实现对手写数字的识别。训练集一共包含了 60,000 张图像和标签，而测试集一共包含了 10,00
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2024-05-05 13:49:28
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一般而言，MNIST 数据集测试就是机器学习和深度学习当中的＂Hello World＂工程，几乎是所有的教程都会把它放在最开始的地方．这是因为，这个简单的工程包含了大致的机器学习流程，通过练习这个工程有助于我们加深理解深度学习的大致流程．MNIST 是一个小型的手写数字图片库，它总共有 60000 张图片，其中 50000 张训练图片，10000 张测试图片．每张图片的像素都是 28 * 28 它
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2023-11-10 22:37:00
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1.准备数据手写数字识别的特征集是一组数值为0-9,大小为 28 * 28 矩阵的图片, 标签为与之对应的数字:2.将数据格式化为 npz 文件"""
将图片和标签整理为 npz 文件
"""
import numpy as np
import os
from PIL import Image
import json
# 读取图片
# 存到 npz 文件中的为 28 *28 的矩阵列表
tr
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2023-10-13 12:32:58
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kNN算法及手写数字识别系统（一）kNN算法概述（二）原理（三）代码1. 使用Python导入数据2. 实施kNN分类算法2.1 伪代码：对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作：2.2 程序实现3.预测数据所在分类4.分析（四）手写数字识别系统实验1. 实验概述2. 实验内容3. 代码3.1 准备数据：将图像转换为测试向量3.2 测试kNN算法（五）总结 （一）kNN算法概述1.k邻近
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2024-05-21 11:11:06
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一 前期工作1.设置GPU或者cpu 2.导入数据二 数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据 三 搭建网络四 训练模型1.设置学习率2.模型训练五 模型评估1.Loss和Accuracy图2.总结一 前期工作环境：python3.6，1080ti，pytorch1.10（实验室服务器的环境??）1.设置GPU或者cpuimport torch
import tor
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2024-01-25 18:51:16
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文章目录@[TOC]数据准备导入需要的模块将数据转换为tensor导入训练集和测试集数据加载器数据展示创建模型定义损失函数定义优化函数定义训练和测试函数开始训练数据准备导入需要的模块import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import numpy a
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2023-09-27 19:35:32
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逻辑回归实现数字手写识别我是用自己写的算法实现数字手写识别，采用的是Mnist的数据集，因为数据过多，所以我训练集取了600张，测试集取了100张提取图片因为mnist的数据集下载的是ubyte格式，我先把他转成jpg格式。 代码如下：def readfile(): # 读取源图片文件
with open('E:\\pycharm\\python-代码\\train-images.idx
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2024-02-19 23:00:37
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from sklearn.datasets import fetch_mldatafrom s
原创
2022-07-06 12:40:11
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本文的主要目的是教会大家运用google开源的深度学习框架tensorflow来实现手写体数字识别，给出两种模型，一种是利用机器学习中的softmax regression作分类器，另一种将是搭建一个深度神经网络以达到99%正确率的手写体数字识别模型。 其次，理解tensorflow工作流程和运行机制。最后，也会让大家了解一下深度神经网络的搭建过程。第一种模型我们知道，做机器学习的项目离不开数据，
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2024-03-28 11:53:10
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