【Google 机器学习笔记】十、TensorFlow 2.1 实战（二）基本图像分类（MNIST）

【Google 机器学习笔记】 十、TensorFlow 2.1 实战（二）基本图像分类   为节省时间，降低学习成本，本节实战的图片分类对象 tf.keras 中内置的 MNIST 数据集。   首先回顾机器学习编程的几个基本步骤     1. 数据       ① 获取数据       ② 处理数据       ③ 拆分数据       ④ 检查数据     2. 模型       ① 构建模型       ② 检查模型       ③ 训练模型       ④ 进行预测   现根据以上步骤进行实战训练 数据 获取数据 # 首先先导入 TF import tensorflow as t 【Google 机器学习笔记】十、TensorFlow 2.1 实战（二）基本图像分类（MNIST） 本文主要探讨的是使用TensorFlow 2.1进行图像分类的实践，特别是针对经典的MNIST手写数字识别任务。MNIST数据集是机器学习领域的标准基准，包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本是28x28像素的灰度图像，代表0到9的手写数字。 ### 一、数据处理 1. **获取数据**：在TensorFlow中，`tf.keras.datasets`模块提供了许多预处理好的数据集，包括MNIST。通过`keras.datasets.mnist.load_data()`可以方便地加载数据。 2. **处理数据**：原始的MNIST数据集中的像素值范围是0到255，通常需要对其进行归一化处理。这里将所有像素值除以255，使它们落在0到1之间，以加速模型训练。 3. **拆分数据**：加载的MNIST数据集已经预先分为训练集和测试集，无需额外操作。 4. **检查数据**：通过可视化部分训练图像和对应的标签来验证数据的正确性，确保模型训练前的数据质量。 ### 二、模型构建 1. **构建模型**：对于MNIST这样的简单图像分类任务，可以使用简单的全连接网络（Dense Layers）或卷积神经网络（CNN）。这里，文章可能选择了一个适合初学者的全连接网络模型。 2. **检查模型**：在构建模型后，可以使用`model.summary()`来查看模型的结构，包括每层的节点数量、激活函数等。 3. **训练模型**：使用`model.compile()`定义损失函数、优化器和评估指标，然后用`model.fit()`进行模型训练。 4. **进行预测**：训练完成后，使用`model.predict()`对新的未标注数据进行预测。 ### 三、模型训练与评估 1. **编译模型**：在训练模型前，需要设置损失函数（如交叉熵）、优化器（如Adam）以及评估指标（如准确率）。 2. **训练过程**：`model.fit()`用于训练模型，传入训练数据、批次大小、训练轮数等参数。 3. **验证与测试**：在训练过程中可以设置验证集来监控模型性能，训练结束后使用测试集评估模型泛化能力。 4. **模型保存与加载**：可以使用`model.save()`保存模型，以便后续复用或继续训练。若需继续训练，可以使用`tf.keras.models.load_model()`加载模型。 ### 四、总结 本文介绍了使用TensorFlow 2.1进行基本图像分类的过程，通过MNIST数据集演示了从数据加载、预处理到模型构建、训练和评估的完整流程。这个过程对于初学者来说是一个很好的起点，可以帮助理解机器学习项目的基本步骤，并为进一步探索深度学习和图像识别打下基础。