mnist手写体识别代码，使用各个网络层实现

Mnist手写数字识别是一个经典的深度学习入门项目，通常使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)来处理图像数据。以下是使用Python的深度学习库如TensorFlow或PyTorch实现的一个简化版本：

# 导入所需库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 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, 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1)
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 创建模型
model = Sequential([
    # 第一层卷积层
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    # 池化层帮助减小维度并保留重要特征
    MaxPooling2D((2, 2)),
    # 添加第二层卷积层和池化层
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    
    # 展平数据以便输入全连接层
    Flatten(),
    # 全连接层，将图像特征转换为分类特征
    Dense(128, activation='relu'),
    # 输出层，10个节点对应MNIST的10个类别
    Dense(10, activation='softmax')  # softmax用于多分类
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.1)

# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")