keras从入门到放弃(十三）卷积神经网络处理手写数字识别

今天来一个cnn例子

手写数字识别，因为是图像数据

import keras
from keras import layers
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from keras.datasets import mnist
(train_image,train_label),(test_image,test_label) = mnist.load_data()

我们都知道彩色图像：RGB三通道可能后面还有个 a 透明度

conv2d : 图片输入的形状 batch heigth width channels

因为要是使用conv2d，而要求的是4维变量

而之前的Dense是需要二维，这次是卷积神经网络，要4维

channels 通道

图像的通道指的是什么？

灰度图的通道数为1，彩色图的通道为3

train_image.shape
OUT:
(60000, 28, 28)

而手写数字识别图片都是灰度图，使用的np.expand_dims

train_image= np.expand_dims(train_image,axis=-1)
test_image

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