【源码】基于Keras和TensorFlow的手写数字识别系统

项目简介

本项目是基于Keras和TensorFlow框架的手写数字识别系统，采用MNIST数据集进行训练和测试。通过构建多层感知器模型，达成了对手写数字的高精度识别，包含数据加载、预处理、模型构建、训练、评估以及结果可视化等完整流程。

项目的主要特性和功能

1. 数据加载与预处理：可自动或手动加载MNIST数据集，将28x28图像数据转为784维一维向量，对标签数据进行one - hot编码处理。
2. 模型构建：运用Keras的Sequential模型构建多层感知器（MLP），包含784个神经元的输入层、256个神经元的隐藏层和10个神经元的输出层，使用ReLU和Softmax激活函数。
3. 模型训练：采用交叉熵损失函数和Adam优化器训练模型，可设置训练周期和批量大小，支持训练过程中准确率和损失的可视化。
4. 模型评估：用测试集评估模型准确率，展示部分测试图片及其预测结果。
5. 结果可视化：利用Matplotlib展示训练过程中准确率和损失的变化，展示部分测试图片及其对应的标签和预测结果。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装Python 3.x，安装所需Python库： bash pip install tensorflow keras numpy matplotlib
2. 下载项目代码：将本项目的源码文件复制或下载到本地。
3. 运行代码：打开终端或命令行，进入项目目录，运行主程序文件（假设为main.py）： bash python main.py
4. 查看结果：程序运行后，输出训练过程中的准确率和损失信息。训练完成后，展示测试集的准确率以及部分测试图片的预测结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】