写一个手写体数字识别的代码

可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现手写体数字识别。首先需要准备一个手写数字数据集，可以使用MNIST数据集或自己收集的数据集。然后，使用卷积神经网络（CNN）来训练模型，这是目前最常用的手写数字识别方法。最后，使用训练好的模型对新的手写数字进行识别。以下是一个使用TensorFlow实现手写数字识别的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 准备数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 定义模型
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
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
model.compile(optimizer='adam',
              loss=loss_fn,
              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)

# 使用模型进行预测
probability_model = tf.keras.Sequential([
  model,
  layers.Softmax()
])
predictions = probability_model.predict(x_test)

这个代码使用了一个简单的全连接神经网络，可以得到大约98%的准确率。如果需要更高的准确率，可以使用更深的卷积神经网络或其他技术。