本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、CNN模型结构 输入层：Mnist数据集（28*28） 第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个 第一层池化：池化视野2*2，步长为2 第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个 第二层池化：池化视野2*2，步长为2 全连接层：设置1024个神经元 输出层：0~9十个数字类别 二、代码实现 import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow

利用条件GAN生成MNIST手写数字，相对于GAN生成的效果更好

TensorFlow入门-不同网络模型 - mnist手写数字 - 识别效果对比 配套的模型和代码 https://blog.csdn.net/qq_36142248/article/details/112428233

上传时间：2020/11/08 最后测试：2020/11/08 内容：pytorch框架实现MNIST手写数字识别 其他：pytorch学习练习代码 相关介绍：https://blog.csdn.net/jerry_liufeng/article/details/109558962

参考网上写的、使用tensorflow的lstm实现mnist手写数字识别代码，

用于卷积神经网络CNN的MNIST手写数字图片集，bmp格式，共包含已经分好组的200张图片，共20组，每组0-9 10个数字。

mnist数据集，已将原始数据修改为图片格式保存，训练集60000张.bmp格式图片，测试集10000张.bmp图片，需要处理代码或者labels标签读取的联系

手写数字的MNIST数据集，该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征。

本基于BP神经网络和卷积神经网络对手写数字识别进行研究，使用10000张已标注的大小为28*28的手写数字图片进行训练和测试，从所有图片中随机选出9000张作为训练样本对网络进行训练，另外1000张作为测试样本用于测试网络的识别效果。其中BP神经网络采用了逐像素特征提取法、数字骨架特征提取（包括粗网格特征提取、笔画密度提取、外轮廓特征提取、像素百分比特征提取四种方法）以及主成分分析法提取像素特征信息，将获得的特征信息作为网络输入进行训练。在Matlab环境下，编程分别对训练样本进行训练，测试样本进行测试识别，得到分类结果和正确率，然后对每种结果进行对比，可比较BP神经网络和卷积神经网络的优劣性

（10分） MNIST手写数字识别问题的多层神经网络模型实践 按课程案例，动手完成编码实践。 自行设计一种神经网络模型，并尝试采用不同超参数，让模型的准确率达到97.5%。 提交要求： 1、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式） 2、作为附件上传 评分标准： 1、完成MNIST手写数字识别的神经网络建模与应用，有完整的代码，模型能运行，准确率达97%以上；得6分；每下降一个百分点，少得1分； 2、准确率达97.3%以上；再得2分，否则再得0分； 3、准确率到97.5%以上；再得2分，否则再得0分； 源代码： import tensorflow.compat.v1 as