用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

一、引言

手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题，它在很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、银行支票金额识别等。TensorFlow 是一个强大的开源机器学习框架，由 Google 开发并维护，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型。在这篇博客中，我们将使用 TensorFlow 构建一个简单的神经网络模型，用于识别手写数字。

二、环境准备

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

收起

bash

pip install tensorflow numpy matplotlib

三、数据集介绍

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

收起

python

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 查看数据集的基本信息
print(f"训练图像数量: {len(train_images)}")
print(f"测试图像数量: {l