1. 任务要求 利用所给彝文数据集，完成彝文单字识别功能（分类任务，即将一张彝文图片输入模型，输出该图片所对应的彝文类别）。使用的模型可自行选择。 可以参考网上minst数据集的识别任务。代码加注释

好的，这是一个典型的图像分类任务，可以使用深度学习模型来解决。以下是一个基本的彝文单字识别模型的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(55, activation='softmax')
])

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

# 加载数据集
train_images, train_labels, test_images, test_labels = load_data()

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

# 保存模型
model.save('yiwen_model.h5')

其中，我们使用了一个简单的卷积神经网络来实现彝文单字的识别。模型包含了3个卷积层和2个全连接层，最后使用softmax激活函数来输出彝文类别的概率分布。我们使用了`load_data()`函数来加载数据集，这个函数需要自己实现。在训练模型之后，我们可以使用`model.save()`方法来保存模型，以备后续使用。

当要对新的彝文单字进行识别时，我们可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('yiwen_model.h5')

# 预测单个彝文单字
img = load_image('yiwen.jpg')
img = preprocess_image(img)
prediction = model.predict(img)
class_index = tf.argmax(prediction, axis=1)
class_name = get_class_name(class_index)
print('该彝文单字的类别是：', class_name)

其中，`load_image()`函数用来加载彝文图片，`preprocess_image()`函数用来对图片进行预处理，`get_class_name()`函数用来将类别索引转换为类别名字。最终输出的结果是该彝文单字的类别。