tensorflow在以构建好的模型中读取手写数字集并输出的代码

假设您已经有了一个训练好的模型，可以使用以下代码读取手写数字集并输出预测结果：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

# 读取手写数字集
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 加载模型
model = keras.models.load_model('model.h5')

# 预测结果
predictions = model.predict(test_images)

# 输出预测结果
print(np.argmax(predictions[0]))

在此示例中，我们首先使用Keras加载手写数字集。然后我们将图像像素值缩放到0到1之间进行归一化处理。接下来，我们使用`keras.models.load_model`函数加载我们之前保存的模型。最后，我们使用`predict`函数对测试图像进行预测，并使用`argmax`函数找到预测结果中的最大值（即最可能的数字），并将其打印出来。

需要注意的是，我们假设您已经训练好了一个模型并将其保存在名为`model.h5`的文件中。如果您还没有训练好的模型，则需要先使用TensorFlow编写代码来训练模型。