提到数字识别器，我们都不陌生，它可以实现对手写数字的识别和判别，其中CNN是目前最为流行的数字识别器框架之一。你是否想要亲手实现CNN数字识别器呢？在Shadertoy上，这一切都变得轻松而有趣。
Shadertoy是一个非常棒的图形编程社区，同样也可以进行机器学习的实验，而且非常直观，想要做一个CNN数字识别器，只需要使用少量的代码就可以实现。现在，让我们来探究一下如何在Shadertoy上实现这一梦想。
首先，我们需要对CNN具有一定的理解，以便能够设计自己的模型。根据CNN的基础知识，我们需要使用卷积层、池化层和全连接层等来搭建数字识别器。在Shadertoy上，我们可以使用像素着色器来对这些层进行实现。
其次，我们需要创建一个训练集。训练集应该包含一些手写数字图像，可以使用MNIST的数据集，也可以自己手写一些数字并将其转换为PNG格式。在图像数据集搭建完成后，我们根据CNN的结构设计一些训练脚本，来对我们的CNN进行训练。
最后，我们可以通过Shadertoy实现CNN数字识别器的实时预测。将CNN模型加载到像素着色器中，再将预测图像输入到像素着色器中，就可以实现实时预测了。同时，我们可以将这个数字识别器进行可视化，使其更加神奇和有趣。
从此，你就可以在Shadertoy上探索数字识别器的神秘世界了。因为这个社区拥有无限的可能性，在这里，你可以找到各种各样的想法和实现方式。现在就来加入这个社区一起探索吧！
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