本文介绍了用飞桨（PaddlePaddle）框架处理MNIST手写数字数据集的流程：导入paddle、numpy等库，加载并归一化数据，设计LeNet及全连接网络模型，用Adam优化器等配置模型后训练2轮，测试集评估准确率达98.63%，最后用模型成功预测手写数字。

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Step1:导入相关库

在python中导入相关库，就像在C语言中引入头文件一样。只有当我们导入了相关库以后，我们才能使用库里相关类和函数，来实现我们需要的功能。

在本例中，我们导入的paddle、numpy、matplotlib这三个库

In [ ]

import paddleimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

   

查看paddle的版本号

In [ ]

paddle.__version__

       

'2.0.2'

               

1) 至于Numpy是什么，它是一个Python中一个常用来进行科学计算的基础包，我们在学习深度学习的过程中会常常使用到它

Motiff妙多

Motiff妙多是一款AI驱动的界面设计工具，定位为“AI时代设计工具”

334 查看详情            

Numpy官方中文链接

以上就是从零开始搭建一个手写数字识别网络的详细内容，更多请关注其它相关文章！

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