第一层：卷积层。
第二层：卷积层。
第三层：全连接层。
第四层：输出层。
图中原始的手写数字的图片是一张 28×28 的图片，并且是黑白的，所以图片的通道数是1，输入数据是 28×28×1 的数据，如果是彩色图片，图片的通道数就为 3。
该网络结构是一个 4 层的卷积神经网络（计算神经网络层数的时候，有权值的才算是一层，池化层就不能单独算一层）（池化的计算是在卷积层中进行的）。
对多张特征图求卷积，相当于是同时对多张特征图进行特征提取。
特征图数量越多说明卷积网络提取的特征数量越多，如果特征图数量设置得太少容易出现欠拟合，如果特征图数量设置得太多容易出现过拟合，所以需要设置为合适的数值。
5-1、第一层：第一个卷积层
第一个卷积层：卷积层+池化层。
5-2、第二层：第二个卷积层
5-3、扁平化
把(64,7,7,64)数据变成：(64,7*7*64)。
flatten扁平化：
5-4、第三层：第一个全连接层
5-5、第四层：第二个全连接层（输出层）
设置优化器、损失函数、标签。
效果：
Epoch 1/10
938/938 [==============================] - 142s 151ms/step - loss: 0.3319 - accuracy: 0.9055 - val_loss: 0.0895 - val_accuracy: 0.9728
Epoch 2/10
938/938 [==============================] - 158s 169ms/step - loss: 0.0911 - accuracy: 0.9721 - val_loss: 0.0515 - val_accuracy: 0.9830
Epoch 3/10
938/938 [==============================] - 146s 156ms/step - loss: 0.0629 - accuracy: 0.9807 - val_loss: 0.0389 - val_accuracy: 0.9874
Epoch 4/10
938/938 [==============================] - 120s 128ms/step - loss: 0.0498 - accuracy: 0.9848 - val_loss: 0.0337 - val_accuracy: 0.9889
Epoch 5/10
938/938 [==============================] - 119s 127ms/step - loss: 0.0424 - accuracy: 0.9869 - val_loss: 0.0273 - val_accuracy: 0.9898
Epoch 6/10
938/938 [==============================] - 129s 138ms/step - loss: 0.0338 - accuracy: 0.9897 - val_loss: 0.0270 - val_accuracy: 0.9907
Epoch 7/10
938/938 [==============================] - 124s 133ms/step - loss: 0.0302 - accuracy: 0.9904 - val_loss: 0.0234 - val_accuracy: 0.9917
Epoch 8/10
938/938 [==============================] - 132s 140ms/step - loss: 0.0264 - accuracy: 0.9916 - val_loss: 0.0240 - val_accuracy: 0.9913
Epoch 9/10
938/938 [==============================] - 139s 148ms/step - loss: 0.0233 - accuracy: 0.9926 - val_loss: 0.0235 - val_accuracy: 0.9919
Epoch 10/10
938/938 [==============================] - 139s 148ms/step - loss: 0.0208 - accuracy: 0.9937 - val_loss: 0.0215 - val_accuracy: 0.9924
可以发现训练10次以后，效果达到了99%+，还是比较不错的。
数据集的图片（之一）：
可以发现和数据集中的白底黑字差别很大，所以我们把它反转一下：
MNIST数据集中的数据都是黑底白字，且取值在0~1之间。
CNN神经网络预测需要四维数据。
以上就是Python神经网络TensorFlow基于CNN卷积识别手写数字的详细内容，更多关于TensorFlow识别手写数字的资料请关注脚本之家其它相关文章！
到此这篇CNN神经网络预测实例（cnn神经网络可以用来预测吗）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！版权声明：
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