使用pycharm用tensorflow手写数字识别，输出大图

首先，你需要安装好 TensorFlow 和 PyCharm，然后按照以下步骤操作：

1. 创建一个 PyCharm 项目，并打开项目。

2. 在 PyCharm 中创建一个 Python 文件，命名为 digit_recognition.py。

3. 导入必要的 Python 库：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

4. 加载 MNIST 数据集：

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

5. 预处理数据：

train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

6. 创建模型：

model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

7. 编译模型：

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

8. 训练模型：

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                    validation_data=(test_images, test_labels))

9. 绘制训练过程中的准确率和损失曲线：

plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')
plt.plot(history.history['loss'], label = 'loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label = 'val_loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Metrics')
plt.ylim([0.5, 1])
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

10. 使用模型进行预测：

predictions = model.predict(test_images)

11. 输出一张数字图像：

plt.imshow(test_images[0])
plt.show()

这样，你就可以在 PyCharm 中使用 TensorFlow 实现手写数字识别，并输出大图了。