MNIST 教程：使用 TensorFlow 实现手写数字识别 🧠

MNIST 是机器学习领域最经典的数据集之一，包含 70,000 张 28x28 的手写数字图片（0-9），常用于入门深度学习模型训练。以下是使用 TensorFlow 实现 MNIST 分类的步骤：

📚 1. 环境准备

• 安装 TensorFlow：pip install tensorflow
• 导入必要库：

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

• 📌 提示：如需更详细的环境配置指南，可参考 TensorFlow 官方安装文档

🖼️ 2. 数据加载与预处理

• 加载 MNIST 数据集：

  (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
  

• 数据归一化：

  x_train = x_train / 255.0
  x_test = x_test / 255.0
  

• 📌 扩展：点击 MNIST 数据集详解 了解数据分布与特征

🧰 3. 构建神经网络模型

model = models.Sequential([
    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.2),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

• 📌 模型结构图：TensorFlow模型架构

📈 4. 训练与评估

• 编译模型：

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

• 训练过程：

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

• 测试准确率：

  model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
  

• 📌 训练曲线：损失与准确率可视化

🚀 5. 预测与应用

• 使用训练好的模型进行预测：

  predictions = model.predict(x_test)
  

• 将预测结果可视化：

  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.imshow(x_test[0], cmap='gray')
  plt.show()
  

• 📌 实战案例：点击 TensorFlow 实战项目 探索更多应用场景

📌 注意：本教程基于 TensorFlow 2.x 版本，如需了解更底层的实现细节，可进一步学习 TensorFlow 概念详解