🎉 Python 实现 MNIST 手写数字识别教程

MNIST 是机器学习领域经典的数据集，包含 70,000 张 28x28 的手写数字图像（0-9），常用于入门深度学习和神经网络。以下是使用 Python 实现 MNIST 分类的步骤：

📌 1. 环境准备

• 安装 TensorFlow 或 PyTorch
• 导入必要库：

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

📊 2. 数据加载与预处理

# 加载 MNIST 数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0  # 归一化处理

🧠 3. 构建模型

model = models.Sequential([
    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  # 展平输入
    layers.Dense(128, activation='relu'),  # 全连接层
    layers.Dropout(0.2),  # 防止过拟合
    layers.Dense(10, activation='softmax')  # 输出层
])

🚀 4. 训练与评估

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

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

📚 扩展阅读

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