Keras MNIST 教程将带你通过使用 Keras 库来训练一个简单的神经网络，以识别 MNIST 数据集中的手写数字。

教程概述

  1. 环境准备：确保你已经安装了 Python 和 TensorFlow。
  2. 导入库：导入必要的库，包括 Keras。
  3. 数据加载：使用 Keras 的内置功能加载 MNIST 数据集。
  4. 模型构建：构建一个简单的神经网络模型。
  5. 模型训练：使用数据集训练模型。
  6. 模型评估：评估模型的性能。

环境准备

首先，确保你的环境中安装了 Python 和 TensorFlow。你可以使用以下命令安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

导入库

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

数据加载

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

模型构建

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'))

模型训练

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

模型评估

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

神经网络结构

通过以上步骤，你将能够训练一个能够识别 MNIST 数据集中手写数字的神经网络模型。如果你想要更深入地了解 Keras 和神经网络，可以访问本站的 Keras 指南。

总结

通过本教程，你学习了如何使用 Keras 库加载 MNIST 数据集，构建一个简单的神经网络模型，并对其进行训练和评估。希望这个教程能够帮助你入门深度学习领域。