keras从入门到放弃(十三）卷积神经网络处理手写数字识别 -凯发k8官方网

今天来一个cnn例子

手写数字识别，因为是图像数据

import keras from keras import layers import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from keras.datasets import mnist (train_image,train_label),(test_image,test_label) = mnist.load_data()

我们都知道彩色图像 ：rgb三通道 可能后面还有个 a 透明度

conv2d : 图片输入的形状 batch heigth width channels

因为要是使用conv2d，而要求的是4维变量

而之前的dense是需要二维，这次是卷积神经网络，要4维

channels 通道

图像的通道指的是什么？

灰度图的通道数为1，彩色图的通道为3

train_image.shape out: (60000, 28, 28)

而手写数字识别图片都是灰度图，使用的np.expand_dims

train_image= np.expand_dims(train_image,axis=-1) test_image 与50位技术专家面对面20年技术见证，附赠技术全景图

总结

以上是凯发k8官方网为你收集整理的keras从入门到放弃(十三）卷积神经网络处理手写数字识别的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得凯发k8官方网网站内容还不错，欢迎将凯发k8官方网推荐给好友。