输出一个手写数字识别Python代码

以下是一个基于卷积神经网络（CNN）的手写数字识别Python代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 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(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('Test accuracy:', test_acc)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)

这个代码读取MNIST数据集，将图像数据归一化到0到1之间，构建了一个简单的CNN模型，训练模型并测试模型准确率，最后使用训练好的模型进行手写数字识别预测。