MNIST Keras 教程

本文将为您介绍如何使用 Keras 框架来训练一个简单的 MNIST 手写数字识别模型。MNIST 数据集是机器学习领域中最常用的数据集之一，它包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本，每个样本都是一个 28x28 的灰度图像。

快速开始

安装必要的库：首先，确保您已经安装了以下库：
```
pip install tensorflow numpy
```

导入数据集： Keras 提供了 MNIST 数据集的加载功能，可以直接导入。

from tensorflow.keras.datasets import mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

预处理数据：为了让模型更好地学习，需要对图像数据进行预处理，例如归一化。
```
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
```

构建模型：使用 Keras 构建一个简单的卷积神经网络模型。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D

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

编译模型：编译模型时，指定优化器、损失函数和评估指标。

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

训练模型：使用训练数据来训练模型。
```
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
```

评估模型：使用测试数据来评估模型的性能。

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

保存模型：如果您对模型满意，可以将其保存到文件中。
```
model.save('mnist_keras_model.h5')
```

扩展阅读

如果您想深入了解 Keras 和神经网络，可以阅读以下文章：

希望这篇教程能帮助您入门 MNIST Keras。祝您学习愉快！🎉