Python实现神经网络识别手写数字集（完整代码）

在Python中，我们可以使用深度学习库如TensorFlow或Keras来实现神经网络对手写数字的识别，例如MNIST数据集就是一个常用的手写数字数据集。这里提供一个使用Keras简单示例：

首先，确保安装了必要的库：

pip install tensorflow keras numpy mnist

然后，下面是使用Keras实现一个基本卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的代码片段：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1)
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 定义模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')  # 输出层，10表示0到9共10个类别
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

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