基于TensorFlow框架的手写数字识别项目代码

基于TensorFlow框架的手写数字识别项目通常会用到深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）。这里是一个简化的示例，展示了如何使用Keras API创建一个简单的MNIST数据集手写数字识别模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models

# 加载MNIST数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)) / 255.0
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)) / 255.0
train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels)
test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(test_labels)

# 构建CNN模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dropout(0.5))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

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

# 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                    validation_data=(test_images, test_labels))

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

# 相关问题--
1. 在这个模型中，为什么要添加Dropout层？
2. 如何保存和加载训练好的模型？
3. 如果想提高模型性能，可以尝试哪些调整策略？