欢迎来到TensorFlow的MNIST入门指南！我们将通过手写数字识别案例，带你体验深度学习的基础流程。📌

1. 项目概述📊

MNIST数据集包含70,000张28x28的手写数字图片，是机器学习领域的经典入门数据集。

  • 训练集：60,000张图片
  • 测试集：10,000张图片
  • 类别：0-9共10个数字
mnist_dataset

2. 实现步骤📝

  1. 数据加载：使用tf.keras.datasets.mnist.load_data()加载数据
  2. 数据预处理：归一化像素值至[0,1]区间，添加维度适配模型输入
  3. 构建模型：创建包含卷积层和全连接层的简单神经网络
  4. 模型编译：配置优化器和损失函数（如Adam+稀疏分类交叉熵）
  5. 模型训练：使用model.fit()进行迭代训练
  6. 模型评估：通过测试集验证准确率📈

3. 示例代码💻

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

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

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

# 构建模型
model = models.Sequential([
    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.2),
    layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              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, verbose=2)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

4. 可视化训练过程🎨

training_results

5. 模型预测演示🎯

import numpy as np
predictions = model.predict(test_images)
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)

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祝你学习愉快！🎉