📚 简介

MNIST 是经典的「手写数字识别」数据集，常用于入门深度学习模型训练。通过 TensorFlow 实现该案例，可快速掌握神经网络基础流程👇

📌 核心价值

  • 入门门槛低：无需复杂配置，直接上手
  • 效果可视化：可直观看到模型训练过程
  • 代码可复用：结构清晰，便于扩展

🛠️ 环境准备

# 安装 TensorFlow
pip install tensorflow

📜 代码实现

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

# 加载数据
(mnist_images, mnist_labels), _ = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
mnist_images = mnist_images / 255.0
mnist_images = tf.reshape(mnist_images, [60000, 28, 28, 1])

# 构建模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 训练模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(mnist_images, mnist_labels, epochs=5)

📈 结果展示

MNIST数据示例
训练完成后，模型将在测试集上达到 **98%+ 准确率**，可点击 [更多资源](/ai_tutorials) 查看完整代码与可视化效果

📌 扩展建议