(源码)基于TensorFlow和Keras的MNIST数字识别系统.zip

# 基于TensorFlow和Keras的MNIST数字识别系统 ## 项目简介 本项目旨在使用对比学习（Contrastive Learning）对MNIST数据集进行预训练和分类。通过构建卷积神经网络（CNN）模型，使用自定义的对比损失函数进行预训练，提取有用的特征表示。随后，在预训练模型的基础上构建分类器，进行数字分类任务，并在测试集上评估其性能。 ## 项目的主要特性和功能 1. **数据准备**：从MNIST数据集加载训练和测试数据，使用自定义的`DataGenerator`生成器为对比学习任务生成minibatch样本和标签。 2. **模型构建**：使用Keras构建卷积神经网络模型，包括用于对比学习的编码器和投影头。 3. **自定义对比损失函数**：实现自定义的对比损失函数，用于计算模型在对比学习任务中的损失。 4. **预训练模型**：使用对比学习任务训练模型，提取有用的特征表示。 5. **TSNE可视化**：使用t-SNE算法对模型提取的特征进行可视化，了解学习到的特征的分布情况。 6. **构建分类器**：在预训练模型的基础上，添加多层感知器（MLP）层，用于最终的数字分类任务。 7. **训练分类器**：使用标签训练分类器，并在测试集上评估其性能，报告分类任务的准确率。 8. **预测单个图像**：添加功能，用于预测单个输入图像的数字标签。 9. **保存和加载模型**：在训练完成后，将分类器模型保存到文件中，以便在其他项目中重用或在训练中断后恢复训练。 ## 安装使用步骤 1. **环境准备**： - 确保已安装Python 3.x。 - 安装必要的Python库：`pip install numpy tensorflow keras matplotlib sklearn`。 2. **下载源码**： 3. **运行项目**： - 打开终端或命令行，导航到项目根目录。 - 运行`main.py`文件：`python main.py`。 4. **查看结果**： - 项目运行后，将在终端输出分类任务的准确率。 - 可视化结果将通过matplotlib库显示，展示t-SNE降维后的特征分布图。 5. **模型保存与加载**： - 训练完成后，分类器模型将保存为`mnist_classifier.h5`文件。 - 可以使用`test.py`文件加载保存的模型，进行单个图像的预测测试。 通过以上步骤，您可以成功运行本项目，并利用预训练的模型进行MNIST数据集的数字识别任务。