Помогите пожалуйста сделать. ПИТОН
Разработать программу на Python с использованием модуля tensorflow для обучения нейронной сети на наборе данных изображений цифр.
Конечно! Вот пример программы на Python с использованием модуля TensorFlow для обучения нейронной сети на наборе данных изображений цифр (MNIST dataset):
import tensorflow as tf
# Загрузка набора данных MNIST
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# Нормализация данных
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# Определение архитектуры нейронной сети
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Компиляция модели
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Обучение модели
model.fit (x_train, y_train, epochs=5)
# Оценка точности модели
model.evaluate(x_test, y_test)
В данном примере мы используем набор данных MNIST, который представляет из себя набор изображений рукописных цифр от 0 до 9. Программа загружает данные, нормализует их, определяет архитектуру нейронной сети, компилирует модель, обучает ее на тренировочных данных и затем оценивает точность модели на тестовых данных.
Сначала убедитесь, что у вас установлены TensorFlow и Keras. Если не так, вы можете установить их с помощью pip:
pip install tensorflow
Далее представлен простой пример программы обучения нейронной сети на наборе данных цифр из Keras (MNIST):
# Импорт нужных библиотек
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from tensorflow.keras import backend as K
# Количество классов - 10, так как у нас 10 цифр
num_classes = 10
# Размеры входного изображения
img_rows, img_cols = 28, 28
# Загрузка данных
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# Формирование векторов в зависимости от формата данных
if K.image_data_format() == 'channels_first':
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
input_shape = (1, img_rows, img_cols)
else:
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
input_shape = (img_rows, img_cols, 1)
# Нормализация данных
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
# Преобразование меток в категориальный формат
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)
# Создание модели
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
# Компиляция модели
model.compile(loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=tf.keras.optimizers.Adadelta(), metrics=['accuracy'])
# Обучение модели
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, verbose=1, validation_data=(x_test, y_test))
# Оценка результата обучения
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
Этот код создает и обучает сверточную нейронную сеть на изображениях цифр. "Adadelta" используется в качестве оптимизатора. Функция потерь - это категориальная кросс-энтропия, а метрика - точность.
Пожалуйста, учтите, что это всего лишь базовая модель. Вам может потребоваться настроить архитектуру модели, параметры обучения и добавить дополнительную обработку данных для достижения нужного вам качества.
Вот тут если чё - чуть подправил решение
https://otvet.mail.ru/question/234768409