卷积神经网络实现手写数字图像识别 代码中需包括准确率图像

好的，关于您的问题，我可以简单的回答一下。手写数字图像识别是计算机视觉领域中的一个经典问题，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是实现这一任务的常用算法。以下是一个简单的CNN手写数字图像识别的代码示例，其中包括准确率图像的绘制。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 对图像进行预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 构建CNN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.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, 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
history = model.fit(train_images[..., np.newaxis], train_labels, epochs=10,
                    validation_data=(test_images[..., np.newaxis], test_labels))

# 绘制准确率图像
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.5, 1])
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

在上述代码中，我们首先加载了MNIST数据集，并对图像进行了预处理。接着，我们构建了一个包含卷积层、池化层和全连接层的CNN模型，并编译该模型。随后，我们使用训练数据训练了该模型，并通过`history`变量获取了训练过程中的准确率数据。最后，我们使用Matplotlib库绘制了准确率图像，其中横轴为训练轮数，纵轴为准确率。

希望这个简单的代码示例可以回答您的问题。如果您有任何疑问，请随时向我提问。