Распознавание рукописных цифр из набора данных MNIST с помощью Keras

#Распознавание-рукописных-цифр-из-набора-данных-MNIST-с-помощью-Keras

Чтобы запускать и редактировать код, сохраните копию этого ноутбука себе (File->Save a copy in Drive...). Свою копию вы сможете изменять и запускать.

Подготовка данных для обучения сети

#Подготовка-данных-для-обучения-сети

Загружаем набор данных с рукописными цифрами

Loading output library...

Преобразование размерности данных в наборе

Нормализация данных

Работа с правильными ответами

Преобразуем метки в формат one hot encoding

Правильный ответ в формате one hot encoding

Создаем нейронную сеть

#Создаем-нейронную-сеть

Создаем последовательную модель

Добавляем уровни сети

Архитектуру сети взяли по ссылке - https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database

Компилируем сеть

Обучаем нейронную сеть

#Обучаем-нейронную-сеть
Loading output library...

Сохраняем обученную нейронную сеть

#Сохраняем-обученную-нейронную-сеть

Записываем обученную нейронную сеть в файл mnist_dense.h5

Проверяем, что файл сохранился

Сохраняем файлы на локальный компьютер

Если хотите использовать обученную нейронную сеть на своем компьютере:

1
2
from keras.models import load_model
model = load_model('mnist_dense.h5')

Используем сеть для распознавания рукописных цифр

#Используем-сеть-для-распознавания-рукописных-цифр
Loading output library...

Меняем размерность изображения и нормализуем его

Запускаем распознавание

Печатаем результаты распознавания

Преобразуем результаты из формата one hot encoding

Печатаем правильный ответ

Загружаем свою картинку

#Загружаем-свою-картинку
Loading output library...
Loading output library...

Проверяем загрузку картинки

Загружаем картинку из файла

Показываем картинку

Loading output library...

Преобразуем картинку для обработки нейронной сетью

Запускаем распознавание

Результаты распознавания

Loading output library...

Домашнее задание

#Домашнее-задание
  • Сохранить копию ноутбука себе в Google Drive (File->Save a copy in Drive...)
  • Научитесь запускать ноутбук, обучать сеть и использовать ее для распознавания рукописных цифр MNIST.
  • Попробуйте сами написать рукописную цифру и распознать ее с помощью сети.
  • Попробуйте улучшить качества работы сети.

Установка Keras и TensorFlow на свой компьютер

#Установка-Keras-и-TensorFlow-на-свой-компьютер

Все домашние задания в курсе можно сделать на платформе Google Colaboratory. Ноутбуки с Google Colaboratory останутся у вас после завершения курса, и вы сможете их запускать. Поэтому устанавливать Keras и TensorFlow на свой компьютер для выполнения заданий в курсе не обязательно. Более того, мы не рекомендуем это делать, т.к. установка иногда может быть очень сложной и на нее тратится много времени. Но если вы все-таки хотите установить библиотеки себе, то вот инструкции:

Сразу хотим предупредить, что инструкции срабатывают не всегда. Но у большинства установить получается.