🌟 TensorFlow 手写数字识别项目指南

项目简介

本项目使用 TensorFlow 框架实现手写数字识别，基于 MNIST 数据集。通过深度学习模型，可准确分类 0-9 的手写数字图像。

🧠 实现步骤

1. 数据加载
   使用 tf.keras.datasets.mnist 加载数据集
   ✅ 图片关键词：tensorflow_project_handwritten_digits

2. 模型构建
   创建简单 CNN 结构：

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
       tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
       tf.keras.layers.Flatten(),
       tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

   ✅ 图片关键词：model_training_process

3. 训练与评估
   训练模型后可使用 model.evaluate() 查看准确率
   ✅ 图片关键词：handwritten_digits_recognition_result

📚 扩展学习

• TensorFlow 官方教程 提供更详细的入门指导
• MNIST 数据集详解 深入理解数据特性
• 深度学习模型优化技巧 提升识别精度

📷 可视化示例