MNIST 分类教程

MNIST 数据集是一个非常流行的手写数字数据集，常用于图像识别和机器学习入门。本教程将带你一步步了解如何使用深度学习模型进行 MNIST 数据集的分类。

教程步骤

数据准备：首先，我们需要下载 MNIST 数据集。你可以在这里找到详细的下载和使用说明。
模型构建：接下来，我们将使用 TensorFlow 和 Keras 构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。
训练模型：使用 MNIST 数据集对模型进行训练。
评估模型：最后，我们将在测试集上评估模型的性能。

示例代码

以下是一个简单的 MNIST 分类模型的示例代码：

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

# 构建模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

# 添加全连接层
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f'测试准确率: {test_acc}')

总结

通过本教程，你将了解到如何使用深度学习模型进行 MNIST 数据集的分类。希望这个教程能够帮助你入门深度学习。