TensorFlow 快速入门教程：MNIST 数据集

欢迎来到 TensorFlow 的快速入门教程！在这个教程中，我们将使用 MNIST 数据集来训练和测试一个简单的神经网络。MNIST 数据集是一个包含 70,000 个灰度手写数字图像的数据集，每个图像都是 28x28 像素的。

什么是 MNIST 数据集？

MNIST 数据集是最常用的图像识别数据集之一，它由美国国家标准与技术研究院（NIST）提供。这个数据集包含了 60,000 个训练图像和 10,000 个测试图像，每个图像都是一个 28x28 像素的灰度图像，其中包含了 0 到 9 的数字。

快速开始

以下是一个简单的 TensorFlow 神经网络模型，用于识别 MNIST 数据集中的数字。

import tensorflow as tf

# 构建模型
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')
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

下一步

现在你已经了解了如何使用 TensorFlow 训练一个简单的神经网络，你可以尝试使用其他数据集或更复杂的模型来进一步提升你的技能。以下是一些你可以进一步学习的链接：

• TensorFlow 官方文档
• MNIST 数据集

希望这个教程能帮助你快速入门 TensorFlow！🚀