jupyter手写体数字识别

基于引用[1]和引用，以下是使用Jupyter Notebook进行手写数字识别的示例代码：

# 引用所需的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.utils import to_categorical

# 加载MNIST数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
X_train = X_train.reshape((60000, 28, 28, 1))
X_test = X_test.reshape((10000, 28, 28, 1))
X_train = X_train.astype('float32') / 255
X_test = X_test.astype('float32') / 255
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# 在测试集上评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

这段代码使用了Keras库来构建一个简单的卷积神经网络模型，用于手写数字识别。它使用了MNIST数据集，该数据集包含了大量的手写数字图像和对应的标签。首先，我们加载数据集并进行预处理，然后构建模型并编译它。接下来，我们使用训练集对模型进行训练，并在测试集上评估模型的性能。最后，我们输出测试准确率。