MNIST 是一个经典的手写数字识别数据集，常用于入门机器学习和深度学习模型训练。通过本教程，你将学习如何使用 TensorFlow 构建并训练一个简单的神经网络来识别 MNIST 数据。

📚 教程目标

  • 使用 TensorFlow 加载 MNIST 数据集
  • 构建一个全连接神经网络模型
  • 训练并评估模型性能
  • 保存模型并进行预测

🧰 步骤指南

1. 导入依赖

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

2. 加载数据

# 加载 MNIST 数据集（已内置在 TensorFlow 中）
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
MNIST_dataset

3. 数据预处理

# 归一化数据到 [0,1] 范围
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

# 展开维度以适配模型输入
x_train = x_train.reshape(-1, 28*28)
x_test = x_test.reshape(-1, 28*28)

4. 构建模型

model = models.Sequential([
    layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),
    layers.Dropout(0.2),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
Neural_network

5. 训练模型

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

6. 评估模型

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"测试准确率: {test_acc:.4f}")

7. 保存与预测

model.save('mnist_model.h5')

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)

📚 扩展学习

想要深入了解 TensorFlow 的其他用法？可以参考 TensorFlow 入门指南 获取更多基础知识。
对于图像分类任务，也可以尝试 PyTorch 实现 MNIST 进行对比学习。

📌 小贴士

  • 使用 tf.keras 可以快速构建模型
  • Dropout 层有助于防止过拟合
  • 适当调整 epochs 数量可优化训练效果
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