手写数字识别项目：MNIST

MNIST 数据集是一个包含手写数字图像的数据集，常用于机器学习和计算机视觉领域的图像识别研究。以下是一些关于 MNIST 项目的基本信息和学习资源。

项目简介

MNIST 数据集包含了 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。每个样本是一个 28x28 像素的灰度图像，其中包含了 0 到 9 的手写数字。

学习资源

官方文档：MNIST 官方网站提供了数据集的详细信息和下载链接。
入门教程：在本站教程中，我们可以找到 MNIST 数据集的入门教程。
代码示例：以下是一个简单的 MNIST 识别代码示例：

from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

# 加载 MNIST 数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 构建模型
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

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

图片示例

下面是一个 MNIST 数据集中的手写数字图像示例。

通过学习和实践 MNIST 项目，你可以深入了解图像识别和神经网络的基本原理。希望这些资源能够帮助你更好地理解和应用 MNIST 数据集。