TensorFlow MNIST 简介

MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉中常用的数据集之一，由美国国家标准与技术研究院（NIST）提供。它包含 70,000 张灰度手写数字图片，每个数字图片的大小为 28x28 像素。

数据集特点

• 数据规模：70,000 张图片，分为 60,000 张训练图片和 10,000 张测试图片。
• 数据类别：包含 0 到 9 的 10 个数字类别。
• 数据格式：灰度图像，每张图片的大小为 28x28 像素。

TensorFlow 与 MNIST

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，常用于构建和训练神经网络。MNIST 数据集非常适合作为 TensorFlow 的入门实践。

TensorFlow MNIST 示例代码

import tensorflow as tf

# 加载 MNIST 数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 归一化数据
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 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)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

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

# 评估模型
model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

更多信息

如果您想了解更多关于 TensorFlow MNIST 的信息，可以访问以下链接：

• TensorFlow 官方文档 - MNIST 数据集

MNIST 数据集示例

希望以上信息对您有所帮助！