🧠 项目1：深度学习入门实践代码

欢迎访问深度学习项目实践页面！本项目包含完整的代码示例和实现步骤，适合初学者快速上手。

📁 项目结构

project1-code/
├── data/              # 数据集
├── models/            # 模型文件
├── train.py           # 训练脚本
├── inference.py       # 推理脚本
└── requirements.txt  # 依赖文件

💻 代码示例

# train.py 示例
import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

📈 运行结果

• 训练准确率：98%
• 测试准确率：97.5%
• 模型保存路径：models/mnist_model.h5

🌐 扩展学习

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本项目使用了TensorFlow作为基础框架，如需了解其他框架实现，可点击 PyTorch项目链接 进行探索。