AI 与 Python 实战干货：基于深度学习的图像识别

《AI 与 Python 实战干货：基于深度学习的图像识别》

今天咱不啰嗦，直接上干货！

在 AI 领域，特别是图像识别方面，Python 简直是一把利器。咱就以手写数字识别为例，来看看怎么用 Python 实现一个深度学习模型。

首先，准备工作得做好。我们需要导入一些关键的库，比如 tensorflow 、 numpy 等。

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

接下来，加载数据并进行预处理。

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')x_train /= 255
x_test /= 255y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

然后，构建我们的模型。

model = Sequential([Flatten(input_shape=(28, 28, 1)),Dense(128, activation='relu'),Dense(10, activation='softmax')
])

再对模型进行编译和训练。

model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test))

训练完成后，我们可以在测试集上评估模型的性能。

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"Test Loss: {loss}, Test Accuracy: {accuracy}")

这就是一个基本的手写数字识别模型的实现过程。通过不断调整参数、增加层数、优化激活函数等，还能进一步提高模型的性能。

在 AI 开发中，还有很多技巧和注意事项。比如，数据增强可以增加数据的多样性，防止过拟合；使用回调函数可以在训练过程中进行动态调整，比如早停法可以避免过度训练。

我的 PlugLink 项目网址：https://github.com/zhengqia/PlugLink 。