MNIST 数据集是一个包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本的数据库，这些样本是手写数字的灰度图像。本教程将向您介绍如何使用 TensorFlow 在 MNIST 数据集上构建一个简单的神经网络来识别手写数字。

教程概述

  • 环境准备：了解 TensorFlow 的安装和基本使用。
  • 数据加载：加载数据集并预处理。
  • 模型构建：构建一个简单的神经网络模型。
  • 训练模型：使用训练数据训练模型。
  • 评估模型：使用测试数据评估模型性能。
  • 扩展阅读：探索更高级的模型和优化技巧。

环境准备

在开始之前，请确保您已经安装了 TensorFlow。您可以使用以下命令安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

数据加载

import tensorflow as tf

# 加载 MNIST 数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

模型构建

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')
])

训练模型

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

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

评估模型

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

扩展阅读

想要深入了解 TensorFlow 和神经网络？请参考我们的 TensorFlow 入门教程。

实战练习

为了加深对 MNIST 教程的理解，您可以尝试以下练习：

  • 尝试使用不同的网络结构或优化器。
  • 尝试添加更多的层或调整超参数。
  • 尝试在真实世界的数据集上应用您学到的知识。

希望这个教程能够帮助您入门 TensorFlow 和 MNIST 数据集。祝您学习愉快！