手写数字识别的详细代码实现

简介：
本项目详细介绍并实现了手写数字识别的算法与代码，包括数据预处理、模型构建及训练过程，适合初学者学习和理解机器学习应用。 该文件为用LeNet实现手写数字识别的详细代码： - data：存放的手写数字识别的数据集，同时我们可以通过trans.py将里面的数据转化为图片（文件里我已经转换好了，并存放在mnist_train文件夹中）。 - download_datasets.py：下载数据集。因为我已经下载好数据集了，所以这里的download设置为false；如果没有数据集的话，可以改为True。 - LeNet.pkl：训练好的模型的参数。 - model1.py：我的模型，如果你想用其他模型可以在里面修改。 - train.py：用于训练代码文件。 - test：测试包含两种方式。第一种是验证整个测试集的准确率；第二种是在输入一张图片后输出它对应的数字（这时可以用trans转换后的数据）。