写一个手写英文字母训练要求 ：验证集准确率（在70以上）

好的，我可以为你提供一个手写英文字母识别的训练模板，以TensorFlow为例。以下是具体的步骤：

1. 加载数据集：你可以使用Python中的Pandas库或者Numpy库来加载数据集。数据集应该包含手写英文字母的图像和相应的标签。

2. 数据预处理：你可以根据数据集的特点选择相应的预处理方法。常见的预处理方法有标准化、归一化、数据增强等。

3. 构建模型：我们可以使用卷积神经网络（CNN）来构建模型。CNN是一种非常适合图像识别的神经网络。以下是一个简单的CNN模型：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

4. 编译模型：在编译之前，我们需要指定优化器、损失函数和评估指标。

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
              metrics=['accuracy'])

5. 训练模型：在训练之前，我们需要将数据集分成训练集和验证集。训练集用来训练模型，验证集用来评估模型的准确率。

model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test, y_test))

6. 评估模型：训练完成后，我们可以使用验证集来评估模型的准确率。

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Validation loss:', score[0])
print('Validation accuracy:', score[1])

总的来说，手写英文字母识别是一个比较简单的问题，但是需要一定的技术和经验。你需要根据数据集的特点选择合适的模型和预处理方法，然后进行训练和评估。如果准确率达到了70以上，那么我们就可以用模型来识别手写英文字母了。