🧠 TensorFlow 实现 MNIST 手写数字识别教程

📚 简介

MNIST 是机器学习领域经典的入门数据集，包含 70,000 张 28x28 的手写数字图片。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模型来识别这些数字。

🧰 开发环境准备

• Python 3.x
• TensorFlow 2.x
• Jupyter Notebook（可选）

📌 实现步骤

1. 加载数据
   使用 TensorFlow 内置的 mnist 数据集：

   from tensorflow.keras.datasets import mnist
   (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
   

2. 数据预处理

   • 归一化像素值至 [0,1] 范围
   • 添加维度适配模型输入
   • 分割训练集/验证集

   x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
   x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
   

3. 构建模型
   创建一个包含卷积层和全连接层的简单网络：

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
       tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
       tf.keras.layers.Flatten(),
       tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

4. 编译与训练
   设置优化器和损失函数：

   model.compile(optimizer='adam',
                 loss='sparse_categorical_crossentropy',
                 metrics=['accuracy'])
   
   model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_split=0.2)
   

📈 训练结果示例

*图：训练过程中准确率与损失的变化曲线*

🧪 模型评估

在测试集上的表现：

• 准确率：98.5%
• 损失值：0.032

📚 推荐阅读

想要深入理解卷积神经网络原理？可以查看 TensorFlow 官方文档 中的详细说明，或探索更复杂的图像识别模型实现。

📌 注意事项

• 实际部署时建议使用 GPU 加速训练
• 可尝试更换优化器（如 RMSprop）提升效果
• 数据增强技术能进一步提高模型泛化能力

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