TensorFlow 手写数字识别教程

在这个教程中，我们将学习如何使用 TensorFlow 来进行手写数字识别。TensorFlow 是一个强大的开源机器学习库，适用于各种机器学习任务。以下是我们将要完成的步骤：

准备工作

在开始之前，请确保您已经安装了 TensorFlow。您可以通过以下链接了解如何安装 TensorFlow：

TensorFlow 安装指南

数据集

我们将使用 MNIST 数据集，这是一个包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本的手写数字数据集。

创建模型

以下是创建一个简单的卷积神经网络模型来识别手写数字的代码示例：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

训练模型

接下来，我们将使用训练数据来训练我们的模型：

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

测试模型

最后，我们使用测试数据来评估我们的模型：

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

总结

通过以上步骤，我们已经成功地使用 TensorFlow 创建了一个手写数字识别模型。希望这个教程能够帮助您入门 TensorFlow。

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