Python数字识别

KeyError

1. #Network.py
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   
3. from scipy.special import expit as s
   
4. import numpy as np
   
5. class NeuralNetwork:
   
6.     #初始化神经网络
   
7.     def __init__(self,input_nodes,hidden_nodes,output_nodes,learingrate):
   
8.         self.inodes = input_nodes
   
9.         self.hnodes = hidden_nodes
   
10.         self.onodes = output_nodes
    
11.         #学习率
    
12.         self.lr = learingrate
    
13.         #权重
    
14.         self.w_ih = ( np.random.rand(self.hnodes,self.inodes) - 0.5 )
    
15.         self.w_ho = ( np.random.rand(self.onodes,self.hnodes) - 0.5 )
    
16.         pass
    
17.     #优化权重
    
18.     def train(self,inputs,trues):
    
19.         input_list=np.array(inputs,ndmin=2).T
    
20.         hi = np.dot(self.w_ih,input_list)
    
21.         ho = s(hi)
    
22.         oi = np.dot(self.w_ho,ho)
    
23.         oo = s(oi)
    
24.         true_list = np.array(trues,ndmin=2).T
    
25.         ho_error = true_list-oo
    
26.         ih_error = np.dot(self.w_ho.T,ho_error)
    
27.         self.w_ho += self.lr * np.dot(( ho_error * oo * (1.0 - oo)),np.transpose(ho))
    
28.         self.w_ih += self.lr * np.dot(( ih_error * ho * (1.0 - ho)),np.transpose(input_list))
    
29.     #计算输出
    
30.     def query(self,inputs):
    
31.         input_list=np.array(inputs,ndmin=2).T
    
32.         hi = np.dot(self.w_ih,input_list)
    
33.         ho = s(hi)
    
34.         oi = np.dot(self.w_ho,ho)
    
35.         oo = s(oi)
    
36.         return oo
    
37.     def __repr__(self):
    
38.         return 'A NetWork'
    
39.     __str__=__repr__
    
40.     pass

复制代码

1. #main.py
   
2. import Network
   
3. n=Network.NeuralNetwork(10000,100,10,0.1)
   
4. file=open('mnist_train.csv','r')
   
5. file_test=open('mnist_test.csv','r')
   
6. test=file_test.readlines()
   
7. data=file.readlines()
   
8. file.close()
   
9. file_test.close()
   
10. for i in range(5):
    
11.     for mr in data:
    
12.         value = mr.split(',')
    
13.         inputs = (Network.np.asfarray(value[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
    
14.         true=Network.np.zeros(10) + 0.01
    
15.         true[int(value[0])] = 0.99
    
16.         n.train(inputs,true)
    
17. def shi(zuo):
    
18.         value = test [zuo].split(',')
    
19.         image=Network.np.asfarray(value[1:]).reshape((28,28))
    
20.         Network.plt.imshow(image,cmap='Greys')
    
21.         inputs = (Network.np.asfarray(value[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
    
22.         a1 = n.query(inputs)
    
23.         a2 = max(a1)
    
24.         AI = list(a1).index(a2)
    
25.         true = value[0]
    
26.         print('The AI is',AI)
    
27.         print('The true is',true)
    
28.         Network.plt.show()
    
29.         return AI

复制代码

这里下载CSV
你也可以用自己的手写数字，但要先把它转换为784x1的CSV

sfqxx

666

hveagle

AI

歌者文明清理员

顶一顶