📚 MNIST入门教程：手写数字识别

🧩 什么是MNIST？

MNIST是一个经典的手写数字数据库，包含 60,000张训练图像 和 10,000张测试图像，每张图像为28x28的灰度图。常用于机器学习和深度学习的入门实践。

📌 数据结构示例

# 加载MNIST数据集（需安装tensorflow）
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

🛠️ 开发环境准备

1. 安装Python环境（推荐3.7+）
2. 安装TensorFlow库：pip install tensorflow
3. 确认GPU支持（可选）：查看GPU配置指南

🧬 模型构建流程

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

📈 训练与评估

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

如需了解更高级的CNN模型实现，可参考：MNIST卷积神经网络教程
或探索其他机器学习项目：Keras官方教程