用 TensorFlow 搭建简朴的手写数字辨认模子

一、引言


手写数字辨认是呆板学习领域中一个经典且基础的问题，它在许多实际场景中都有广泛的应用，比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额辨认等。TensorFlow 是一个强盛的开源呆板学习框架，由 Google 开辟并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模子。在这篇博客中，我们将使用 TensorFlow 构建一个简朴的神经网络模子，用于辨认手写数字。
二、情况准备


在开始之前，你必要安装 TensorFlow 以及一些必要的 Python 库。可以使用以下命令进行安装：

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bash

1. pip install tensorflow numpy matplotlib

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三、数据集先容


我们将使用经典的 MNIST 数据集，它包含了 60000 张训练图像和 10000 张测试图像，每张图像都是 28x28 像素的灰度手写数字图片，数字范围从 0 到 9。TensorFlow 提供了方便的接口来加载这个数据集。
四、代码实现

1. 加载数据集


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python

1. import tensorflow as tf
2. from tensorflow.keras.datasets import mnist
3. import matplotlib.pyplot as plt
5. # 加载 MNIST 数据集
6. (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
8. # 查看数据集的基本信息
9. print(f"训练图像数量: {len(train_images)}")
10. print(f"测试图像数量: {l

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