1 概述

1.1 背景介绍

随着人工智能技术的飞速发展，图像识别技术在众多领域得到了广泛应用。手写体识别作为图像识别的一个重要分支，其在教育、金融、医疗等领域具有广泛的应用前景。本案例旨在利用深度学习框架PyTorch，结合MNIST手写体数据集，构建一个高效、准确的手写体识别系统。
本案例采用的MNIST数据库是一个大型手写数字数据库，通常用于训练各种图像处理系统。该数据库还广泛用于机器学习领域的培训和测试。MNIST数据集共有训练数据60000项、测试数据10000项。每张图像的大小为28*28（像素），每张图像都为灰度图像，位深度为8（灰度图像是0-255）。

1.2 适用对象

  • 个人开发者
  • 高校学生

1.3 案例时间

本案例总时长预计40分钟。

1.4 案例流程

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说明：

① 下载并安装PyCharm；

② 创建Python文件，部署TensorFlow；

③ 编写代码，实现手写体识别；

④ 运行代码，生成结果。

1.5 资源总览

云资源 消耗/时 时长
开发者空间-云主机 免费 40分钟

合计：0元

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2 操作步骤

2.1 安装环境

案例前置条件需要安装以下两个工具：

1.安装TensorFlow

pip3 install tensorflow -i http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

2.安装Matplotlib

  pip3 install matplotlib

2.2 安装PyCharm

1.下载PyCharm

进入云主机，打开左侧Firefox浏览器，将https://www.jetbrains.com.cn/en-us/pycharm/download/download-thanks.html?platform=linux

复制到浏览器，复制后按回车会打开PyCharm官网页面，自动下载PyCharm。

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下载完毕后点击右上角文件图标打开存放地址。

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打开后选择在此处解压。

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解压后进入到目录。

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进入目录内容显示如下。

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2.安装PyCharm

双击进入bin目录，双击PyCharm图标打开PyCharm。

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打开PyCharm后显示如下，地区选择中国大陆后点击下一步。

09bd7658afe7909ae56b10531ef48218.PNG

勾选同意后，点击继续。

19edb02dbbd80682c623fef79b17b967.PNG

点击不发送。

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点击30天免费试用。

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点击新建项目。

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点击创建。

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2.3 下载TensorFlow框架

1.新建目录

打开PyCharm，单击左上角图标在弹出的菜单中选择“新建>目录”。

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目录名称输入：demo。

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2.新建文件

在PyCharm左侧新建的demo目录单击鼠标右键，在打开的菜单中选择“新建>Python文件”。

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输入Python文件的名字，自定义即可。

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3.部署TensorFlow框架

新建好后，在左侧找到新建好的Python文件双击打开。

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单击左下角图标打开终端。

004e8bf7a4992b037290971e9385b14f.png{{{width=“55%” height=“auto”}}}

在终端输入命令，部署TensorFlow框架。

pip3 install tensorflow -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

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2.4编写代码

1.创建和编写文件

在demo目录下新建一个py文件进行代码编辑。

以下代码开发者可以前往：

https://dtse-mirrors.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/case/0008/demo.txt，下载获取。

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import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, callbacks
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 下载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 归一化数据
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 拓展维度
x_train = x_train[..., tf.newaxis].astype("float32")
x_test = x_test[..., tf.newaxis].astype("float32")


# 数据增强
data_augmentation = tf.keras.Sequential([
    layers.RandomRotation(0.1),
    layers.RandomZoom(0.1),
    layers.RandomTranslation(0.1, 0.1)
])

# 创建数据集对象，并设置每个批次的大小
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).shuffle(10000).batch(32)
test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)

# 构建模型
model = models.Sequential([
    data_augmentation,
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 回调模型
reduce_lr = callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=5, min_lr=0.0001)
early_stopping = callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, restore_best_weights=True)
model_checkpoint = callbacks.ModelCheckpoint('best_model.keras', monitor='val_loss', save_best_only=True)

# 训练模型
history = model.fit(train_ds, epochs=10, validation_data=test_ds, callbacks=[reduce_lr, early_stopping, model_checkpoint])

# 加载模型最佳权重
model.load_weights('best_model.keras')

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_ds, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)


# 绘制案例的损失及准确率
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend(loc='upper right')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')

plt.show()


# 预测并绘制一些预测样本
def plot_image(i, predictions_array, true_label, img):
    true_label, img = true_label[i], img[i].reshape((28, 28))
    plt.grid(False)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])

    plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary)

    predicted_label = np.argmax(predictions_array)
    if predicted_label == true_label:
        color = 'blue'
    else:
        color = 'red'

    plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(true_label, 100*np.max(predictions_array), predicted_label),
                color=color)



# 预测测试样本集
predictions = model.predict(test_ds)

# 绘制前五个测试样本
num_rows = 5
num_cols = 3
num_images = num_rows*num_cols
plt.figure(figsize=(2*2*num_cols, 2*num_rows))
for i in range(num_images):
    plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+1)
    plot_image(i, predictions[i], y_test, x_test)
plt.tight_layout()
plt.show()

当代码编写完毕后，需要下载相应的Python包，在终端输入命令：pip3 install matplotlib 指令下载。

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2.代码部分讲解

1）导入数据包；

首先对于导包部分导入TensorFlow、matplotlib、numpy等库，用于进行深度学习模型的构建数据可视化。

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2）下载MNIST数据集；

这段代码加载了MNIST数据集，这是一个包含手写体数字0到9的图片数据集，常用于图像识别的入门任务。数据集分为训练集和测试集。

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3）数据预处理；

这里对图像数据进行了归一化处理，将像素值从0-255的范围缩放到0-1。这样做可以加快模型的训练速度并提高其性能。之后，通过增加一个维度，将数据形状调整为模型所需的格式（样本数量，高度，宽度，通道数），并将数据类型转换为float32。

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4）创建数据集对象；

将训练和测试数据转换为TensorFlow的数据集对象，并设置批次大小为32，并对训练数据进行混洗。

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5）构建模型；

构建一个顺序模型，包括数据增强层、三个卷积层（每个卷积层后跟一个池化层）、一个展平层、一个丢弃层以及两个全连接层。

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6）编译模型；

配置模型的学习过程，选择Adam优化器、稀疏分类交叉熵损失函数，并设置评估指标为准确率。

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7）回调模型；

定义三个回调函数，用于在学习工程中调整学习率、早停以及在验证损失改善时保存模型权重。

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8）训练模型；

使用训练数据集训练模型，指定训练轮数为10，使用测试数据集进行验证，并应用之前定义的回调函数。

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9）加载模型最佳权重；

在训练完成后，加载具有最佳验证的损失的模型权重。

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10）评估模型；

在测试数据集上评估模型的性能，并打印准确率。

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11）可视化训练过程；

使用matplotlib绘制训练和验证损失及准确率的变化曲线。

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12）预测并展示结果。

定义plot_image函数：用于绘制单个预测结果，显示图像、真是标签、预测概率和预测标签；

预测测试样本：使用model.predict对测试数据集进行预测；

绘制预测结果：选择前几个测试样本，调用plot_image函数绘制预测结果。

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2.5 运行结果生成

代码编写完毕后右击鼠标，点击运行。

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运行后会出现手写体识别的结果，上方图片是手写的字体，图片下方是模型预测的结果。

3765bbc4252782c13e6fcb8f9fa67fd5.PNG{{{width=“55%” height=“auto”}}}

运行结果中有loss损失函数，以及acc准确率，可以看到loss损失函数在慢慢的降低，而acc准确率在慢慢的升高。acc准确率提高的原因是因为训练轮数的不断增加，交叉熵损失衡量了模型预测与真实标签之间的差异。在训练过程中，优化器的目标是使损失函数最小化。随着训练轮数的增加，损失函数的值逐渐降低，这意味着模型的预测越来越接近真实标签，从而提高准确率。可以看到每一个epoch中每一秒的准确率以及损失率的变换。

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Loss损失率和acc准确率折线图，能供清楚的看到，loss损失率随着eopch的不断增加而减少，acc准确率则随着epoch的不断增加而不断提高。

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至此，基于TensorFlow的手写体识别内容全部完毕。

想了解更多手写体识别的内容可以访问：

https://yann.lecun.com/exdb/mnist/

想了解更多关于TensorFlow框架的可以访问：

关于TensorFlow | TensorFlow中文官网

# tensorflow # pytorch # 人工智能
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