用python写一个简单的基于bp神经网络的手写数字识别，并演示如何使用

好的，我可以为您提供一些指导。首先，您需要准备一个手写数字的数据集，并将其转换为数字图像。然后，您可以使用Python的Keras库来创建一个基于bp神经网络的模型。

以下是一个简单的例子：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten

# 准备数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 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, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

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

这个例子使用MNIST数据集，其中包含手写数字的图像。模型将图像展平成一维数组，并采用128个隐藏层神经元和10个输出层神经元，每个数字对应一个输出神经元。模型被编译使用Adam优化器，交叉熵损失和准确率指标进行训练，并在10个时期内使用批处理大小32进行训练。最后，模型使用测试数据进行预测，并返回预测值。

希望这个例子可以帮助您开始编写自己的手写数字识别应用程序。