用深度学习方法完成上面两道题

对于这两道题，可以使用深度学习方法来解决。其中，可以采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来实现图片分类任务。

1. 图片分类任务

首先，需要准备好图像数据集，包括训练集和测试集。对于本题，可以使用MNIST数据集，该数据集包含了60000个28x28的手写数字图片作为训练集，以及10000个测试集。每个图片都以灰度图像的形式表示，因此每个图片都是一个28x28的矩阵。对于每个数字，都有一个对应的标签来表示其真实值。

然后，可以使用CNN模型来训练这个分类任务。CNN模型可以从图像中提取特征，然后使用全连接层将这些特征映射到对应的类别。经过多轮迭代训练，模型可以逐渐学习到正确的特征提取方式，并且正确分类测试集中的图片。

2. 图片生成任务

对于图片生成任务，可以使用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）来实现。GAN由两个神经网络组成，一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）。生成器的作用是接收一个随机噪声向量作为输入，然后生成一张新的图片。判别器的作用则是接收一张图片作为输入，然后判断这张图片是否为真实图片。两个神经网络通过对抗学习的方式进行训练，最终生成器可以生成逼真的图片，而判别器可以准确地区分真实图片和生成图片。

对于本题，可以使用GAN模型来生成手写数字图片。首先，需要准备好一个训练集，包括真实图片和噪声向量。然后，可以使用生成器生成一张新的图片，并使用判别器对这张图片进行判断。通过不断迭代训练，生成器可以逐渐生成逼真的手写数字图片。