今天來一個cnn例子

手寫數字識別，因為是圖像數據

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()

我們都知道彩色圖像 ：RGB三通道 可能后面還有個 a 透明度

conv2d : 圖片輸入的形狀 batch heigth width channels

因為要是使用conv2d，而要求的是4維變量

而之前的Dense是需要二維，這次是卷積神經網絡，要4維

channels 通道

圖像的通道指的是什么？

灰度圖的通道數為1，彩色圖的通道為3

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

而手寫數字識別圖片都是灰度圖，使用的np.expand_dims

train_image= np.expand_dims(train_image,axis=-1) test_image 與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的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內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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