有无minist手写数字识别python

有的，可以使用Python中的深度学习库TensorFlow来实现手写数字识别。这里提供一个基于TensorFlow的MNIST手写数字识别的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

sess = tf.InteractiveSession()

tf.global_variables_initializer().run()

for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

这段代码使用了TensorFlow的MNIST数据集，将输入的手写数字图片展开成一维向量，使用全连接层进行分类，并使用交叉熵损失函数进行训练。最后，使用测试集对模型进行测试，输出准确率。