帮我生成python代码，针对手写图像识别数据集，参考BP神经网络模型的代码，完成手写图像识别任务

当然可以，这里是一个简单的Python代码示例，使用了Keras库构建一个基于Backpropagation（BP）神经网络的手写数字识别模型，它依赖于MNIST数据集。这个数据集包含了60000张训练图片和10000张测试图片。

# 导入所需的库
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
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(-1, 784) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 784) / 255.0
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

# 创建BP神经网络模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),  # 输入层
    Dense(64, activation='relu'),                       # 隐藏层
    Dense(10, activation='softmax')                     # 输出层（分类）
])

# 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, validation_split=0.2)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {test_acc}')

# 相关问题--
1. 这段代码如何处理输入的图像数据？
2. 神经网络模型中各层的作用是什么？
3. 模型的训练过程中为什么要设置validation_split？