tensorflow2根据手写数字识别数据集完成神经网络分类器的搭建

非常感谢您的提问！根据手写数字识别数据集，我们可以使用tensorflow2来搭建神经网络分类器。以下是一个简单的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 加载手写数字识别数据集
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

# 搭建神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  layers.Dense(128, activation='relu'),
  layers.Dropout(0.2),
  layers.Dense(10)
])

# 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, verbose=2)

这个模型使用了一个包含两个Dense层的神经网络，其中第一个层包含128个神经元，使用ReLU激活函数，第二个层包含10个神经元，用于输出分类结果。我们还添加了一个Dropout层，以防止过拟合。最后，我们使用Adam优化器和SparseCategoricalCrossentropy损失函数来编译模型，并在训练数据上进行了5个epoch的训练。最后，我们使用测试数据评估了模型的性能。