TensorFlow MNIST 数据集教程

MNIST 数据集是机器学习和深度学习领域中最常用的数据集之一，它包含了大量的手写数字图片。以下是基于 TensorFlow 的 MNIST 数据集的简要教程。

1. 简介

MNIST 数据集包含了 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本，每个样本都是一个 28x28 的灰度图像，代表一个手写数字（0-9）。

2. 安装 TensorFlow

在开始之前，请确保您已经安装了 TensorFlow。您可以通过以下命令安装：

pip install tensorflow

3. 加载数据集

使用 TensorFlow 的 tf.keras.datasets 模块可以轻松地加载数据集：

from tensorflow.keras.datasets import mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

4. 数据预处理

在训练模型之前，需要对数据进行一些预处理，例如归一化：

train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

5. 构建模型

接下来，我们可以构建一个简单的神经网络模型：

from tensorflow.keras import models
from tensorflow.keras import layers

model = models.Sequential()
model.add(layers.Flatten(input_shape=(28, 28)))
model.add(layers.Dense(128, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

6. 训练模型

现在我们可以使用训练数据来训练模型：

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

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

7. 评估模型

最后，我们可以使用测试数据来评估模型的性能：

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

更多关于 TensorFlow 和 MNIST 数据集的教程，请访问我们的 TensorFlow 教程页面。

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