编写神经网络手写数字识别程序

好的，我可以给你提供一个简单的基于 Python 的手写数字识别程序的模板，它使用了 TensorFlow 框架和 MNIST 数据集。以下是程序代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 读取MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 定义占位符（输入和输出）
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 定义变量（权重和偏置）
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

# 定义模型（softmax回归）
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 定义损失函数（交叉熵）
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

# 定义优化算法（梯度下降）
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 创建会话
sess = tf.Session()
sess.run(init)

# 训练模型
for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

# 评估模型
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

该程序使用了简单的 softmax 回归模型，通过梯度下降算法优化交叉熵损失函数来训练模型。你可以使用该模板作为起点，根据实际需求进行修改和扩展。