数字识别器：使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）构建一个数字识别器，可以将手写数字识别出来。

好的，数字识别器是一个非常有用的应用。您可以使用Python编程语言和深度学习框架TensorFlow或PyTorch来构建一个数字识别器。

首先，您需要一个包含手写数字图像的数据集。您可以使用MNIST数据集，该数据集包含60,000个训练图像和10,000个测试图像，每个图像都是28x28像素的灰度图像。您可以使用TensorFlow或PyTorch中的数据加载器来加载数据集。

然后，您可以使用卷积神经网络（CNN）来构建数字识别器。CNN是一种深度学习模型，特别适用于图像分类任务。CNN包括卷积层、池化层和全连接层，可以从图像中提取特征，并将其用于分类。

您可以使用TensorFlow或PyTorch中的API来构建CNN。在构建CNN之后，您可以使用训练数据集来训练模型，并使用测试数据集来评估模型的性能。

最后，您可以使用数字识别器来预测手写数字图像。您可以将手写数字图像转换为28x28像素的灰度图像，并将其输入到数字识别器中，以获得数字的预测值。