用 pycharm 写一个图像识别的程序

好的，这里提供一个基于 TensorFlow 和 Keras 的图像识别程序的示例代码。在运行之前需要安装相应的库。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Sequential

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28 * 28).astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28 * 28).astype("float32") / 255.0

# 构建模型
model = Sequential([
    layers.Dense(512, activation="relu"),
    layers.Dropout(0.3),
    layers.Dense(256, activation="relu"),
    layers.Dropout(0.3),
    layers.Dense(10),
])

# 编译模型
model.compile(
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
    loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    metrics=["accuracy"],
)

# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, verbose=2, validation_split=0.1)

# 评估模型
test_scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print("Test loss:", test_scores[0])
print("Test accuracy:", test_scores[1])

这个程序使用 MNIST 数据集进行训练和测试，可以识别手写数字。你可以根据需要修改模型结构、数据集和超参数等内容。