以下是一个使用 TensorFlow 运行 MNIST 识别的示例代码： ```python import tensorflow as tf # 加载 MNIST 数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 构建模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 评估模型 model.evaluate(x_test, y_test) ``` 额外需要注意的逻辑点： 1. 数据的预处理步骤，包括数据的归一化，这对模型的训练效果很重要。 2. 模型结构的选择和调整，不同的层和参数可能影响模型性能。 3. 训练过程中的超参数调整，如学习率、训练轮数等，需要根据实际效果进行优化。 [2024-11-21 23:30:27 | AI写代码神器 | 337点数解答]