MNIST 教程

MNIST 数据集是机器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。本教程将带你了解如何使用 MNIST 数据集进行图像识别。

1. 数据集介绍

MNIST 数据集包含 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，表示一个手写数字。

2. 数据预处理

在使用 MNIST 数据集之前，我们需要对其进行预处理。以下是一些常见的预处理步骤：

归一化：将图像像素值归一化到 [0, 1] 范围内。
缩放：将图像缩放到统一的尺寸，例如 28x28。

3. 模型构建

以下是一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，用于 MNIST 图像识别：

import tensorflow as tf

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

4. 训练模型

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

5. 评估模型

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

6. 总结

通过本教程，你学习了如何使用 MNIST 数据集进行图像识别。你可以通过调整模型结构和参数来提高模型的性能。

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