ngày 27-09-2024
from tensorflow.keras.datasets import mnist(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layersmodel = keras.Sequential([layers.Dense(512, activation="relu"),layers.Dense(10, activation="softmax")])
model.compile(optimizer="rmsprop",loss="sparse_categorical_crossentropy",metrics=["accuracy"])
train_images = train_images.reshape((60000, 28 * 28))train_images = train_images.astype("float32") / 255test_images = test_images.reshape((10000, 28 * 28))test_images = test_images.astype("float32") / 255
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=128)
test_digits = test_images[0:10]predictions = model.predict(test_digits)print(‘Mảng chứa xác suất dự đoán của ảnh đầu tiên:’,predictions[0])print(‘Chỉ số của xác suất cao nhất trong mảng:’,predictions[0].argmax())print(‘Nhãn thực tế của ảnh đầu tiên: ’, test_labels[0])