Python3生成手写体数字方法

Python3生成手写体数字方法完整攻略

简介

在机器学习中，手写体数字是一个经典的数据集，因此在自然语言处理和图像识别等领域需要生成手写数字来模拟各种场景。由于现成模板数量较少，因此需要一种方法来生成手写数字。

解决方案

通过使用Python3，我们可以使用TensorFlow和MNIST数据集生成手写数字的图像。

步骤 1：安装TensorFlow

打开命令行或终端，运行以下命令行：

pip install tensorflow

步骤 2：加载MNIST数据集

MNIST数据集是一个包含手写数字的数据集，通常用于图像分类和识别任务。对于手写体数字的生成，我们需要下载并加载该数据集。可以通过运行以下代码来下载和加载MNIST数据集：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

mnist_data = keras.datasets.mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist_data.load_data()

此代码将加载MNIST数据集中的训练数据和测试数据。

步骤 3：生成手写数字图像

使用MNIST数据集中的训练集生成手写数字图像。

import matplotlib.pyplot as plt
import random

# create a function to plot images
def plot_sample(x, y, index):
    plt.figure(figsize = (15,2))
    plt.imshow(x[index])
    plt.title(y[index])

# randomly choosing numbers to plot
for i in range(5):
    plot_sample(train_images, train_labels, random.randint(0, 50000))

此代码将选择随机数字并显示其图像和标签。

步骤 4：使用GAN生成手写数字图像

使用生成对抗网络（GAN）生成手写数字图像。以下是使用GAN生成手写数字图像的代码示例。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def build_generator():

  model = tf.keras.Sequential()
  model.add(tf.keras.layers.Dense(128, input_shape=(100,), activation='relu'))
  model.add(tf.keras.layers.Dense(784, activation='sigmoid'))
  model.add(tf.keras.layers.Reshape((28,28)))

  return model

def build_discriminator():

  model = tf.keras.Sequential()
  model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)))
  model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
  model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

  return model

def build_gan(generator, discriminator):

  discriminator.trainable = False
  model = tf.keras.Sequential()
  model.add(generator)
  model.add(discriminator)

  return model

# prepare the data
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

x_train = x_train / 255.0

# reshape the data
x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], 28, 28, 1))
x_train = x_train.astype('float32')

# generate the hand-written numbers
generator = build_generator()
discriminator = build_discriminator()

gn = build_gan(generator, discriminator)
gn.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam())

for i in range(300):
    noise = np.random.normal(0, 1, [64, 100])
    generated_images = generator.predict(noise)
    real_images = x_train[np.random.randint(0, x_train.shape[0], size=64)]
    x_combined = np.concatenate((real_images, generated_images))
    y_combined = np.concatenate((np.ones((64, 1)), np.zeros((64, 1))))
    d_loss = discriminator.train_on_batch(x_combined, y_combined)
    noise = np.random.normal(0, 1, [64, 100])
    y_mislabeled = np.ones((64, 1))
    g_loss = gn.train_on_batch(noise, y_mislabeled)

# plot the generated images
n_examples = 5
for i in range(n_examples):
    plt.subplot(1, 5, 1+i)
    plt.axis('off')
    plt.imshow(generated_images[i, :, :, 0], cmap='gray_r')

此代码将创建一个生成器和一个鉴别器，并使用GAN生成手写数字图像。

结论

使用Python3和TensorFlow可以轻松地生成手写数字图像。通过使用GAN，可以获得更加逼真的手写数字图像，这有助于提高模型的准确性和可靠性。