使用Tensorflow构建一个完整神经网络识别MNIST（数据集已经提前下载好并放在同级文件夹，mnist_test.csv和mnist_train.csv）

好的，接下来我将为您提供一种使用Tensorflow构建一个完整神经网络识别MNIST的方法。这个网络将包括多个卷积层和池化层，以及几个全连接层。我们将使用Tensorflow 2.x版本来构建模型。

首先，我们需要导入必要的库：

import tensorflow as tf
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

然后，我们可以使用以下代码来加载和准备数据：

# 加载数据集
train_data = pd.read_csv('mnist_train.csv')
test_data = pd.read_csv('mnist_test.csv')

# 提取特征和标签
train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0]
test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0]

# 对标签进行二进制编码
lb = LabelBinarizer()
train_labels = lb.fit_transform(train_labels)
test_labels = lb.fit_transform(test_labels)

# 将特征值缩放到0-1之间并且reshape为(28,28,1)
train_features = train_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.
test_features = test_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.

接下来，我们可以使用以下代码来定义模型：

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.25),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

然后，我们可以使用以下代码来编译模型：

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

接下来，我们可以使用以下代码来训练模型：

# 训练模型
history = model.fit(train_features, train_labels, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(test_features, test_labels))

最后，我们可以使用以下代码来测试模型：

# 测试模型
score = model.evaluate(test_features, test_labels, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

这样就完成了一个完整的神经网络模型，用于识别MNIST数据集中的手写数字。您可以根据需要进行调整和优化。