TensorFlow 是一个由 Google 开源的机器学习框架，它可以帮助我们快速构建和训练模型。本教程将带领您通过 MNIST 数据集来快速入门 TensorFlow。

MNIST 数据集

MNIST 是一个手写数字数据集，包含 0 到 9 的手写数字图片。每个数字图片大小为 28x28 像素。

安装 TensorFlow

在开始之前，请确保您的环境中已经安装了 TensorFlow。您可以使用以下命令进行安装：

pip install tensorflow

编写代码

下面是一个简单的 TensorFlow 代码示例，用于加载 MNIST 数据集并训练一个模型：

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

# 创建模型
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)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 TensorFlow 的内容，可以访问以下链接：

图片展示

下面是 MNIST 数据集中的一些示例图片：

MNIST sample