MNIST入门教程 📚

MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个经典的手写数字图像数据集，常用于机器学习和深度学习的入门实践。它包含 70,000 张 28x28 像素的灰度图像，涵盖 0-9 十个数字类别，是训练和测试模型的理想数据源。

🧠 为什么选择MNIST？

• 简单易用：数据格式标准化，无需复杂预处理
• 经典案例：广泛用于学术研究和算法验证
• 可视化直观：图像清晰，便于理解模型表现
• 开源社区支持：大量教程和代码示例可供参考

🛠️ 开始前的准备

1. 安装依赖

   pip install tensorflow
   

2. 加载数据
   通过 tensorflow.keras.datasets.mnist 直接获取数据集
3. 数据预处理
   • 归一化像素值至 [0,1] 范围
   • 将标签转换为 one-hot 编码格式
   • 划分训练集/测试集（60,000/10,000）

📈 模型训练流程

1. 构建神经网络模型

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
       tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

2. 编译模型

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

3. 训练模型

   model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
   

4. 评估模型

   test_loss = model.evaluate(x_test, y_test)
   

🚀 应用与扩展

• 尝试使用卷积神经网络（CNN）提升准确率
• 将模型部署到实际场景（如数字识别系统）
• 探索更复杂的数据集（如Fashion MNIST）

如需深入了解MNIST的使用方法，可查看MNIST入门实践指南。