9.使用卷积神经网络实现mnist数据集分类。卷积层、池化层的数量可自行调整，优化器策略和学习率也可自行调整，输出分类准确率。

好的，这是一个关于使用卷积神经网络实现MNIST数据集分类的任务。这个任务需要使用Python深度学习框架TensorFlow来完成。

首先，我们需要载入MNIST数据集，并将其分为训练集和测试集：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 载入MNIST数据集，分为训练集和测试集
(train_x, train_y), (test_x, test_y) = mnist.load_data()

# 将数据转换为浮点类型，同时进行归一化处理
train_x, test_x = train_x / 255.0, test_x / 255.0

接下来，我们可以使用TensorFlow的Keras API来构建卷积神经网络模型：

# 定义卷积神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    # 添加一个卷积层，使用32个3x3的卷积核，激活函数为ReLU
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    # 添加一个最大池化层，池化窗口大小为2x2
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    # 添加一个卷积层，使用64个3x3的卷积核，激活函数为ReLU
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    # 添加一个最大池化层，池化窗口大小为2x2
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    # 添加一个卷积层，使用64个3x3的卷积核，激活函数为ReLU
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    # 将卷积层的输出展开
    tf.keras.layers.Flatten(),
    # 添加一个全连接层，输出维度为64，激活函数为ReLU
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    # 添加一个输出层，输出维度为10，激活函数为Softmax
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 打印模型结构
model.summary()

在模型构建完成后，我们可以使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行模型的编译：

# 编译模型，使用交叉熵损失函数和Adam优化器
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

然后，我们可以使用训练集对模型进行训练：

# 训练模型，使用训练集数据，进行5轮训练
model.fit(train_x.reshape(-1, 28, 28, 1), train_y, epochs=5)

最后，我们可以使用测试集对模型进行测试，并输出分类准确率：

# 对测试集进行评估
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_x.reshape(-1, 28, 28, 1), test_y, verbose=2)

# 输出分类准确率
print('\nTest accuracy:', test_acc)

完整代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 载入MNIST数据集，分为训练集和测试集
(train_x, train_y), (test_x, test_y) = mnist.load_data()

# 将数据转换为浮点类型，同时进行归一化处理
train_x, test_x = train_x / 255.0, test_x / 255.0

# 定义卷积神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    # 添加一个卷积层，使用32个3x3的卷积核，激活函数为ReLU
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    # 添加一个最大池化层，池化窗口大小为2x2
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    # 添加一个卷积层，使用64个3x3的卷积核，激活函数为ReLU
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    # 添加一个最大池化层，池化窗口大小为2x2
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    # 添加一个卷积层，使用64个3x3的卷积核，激活函数为ReLU
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    # 将卷积层的输出展开
    tf.keras.layers.Flatten(),
    # 添加一个全连接层，输出维度为64，激活函数为ReLU
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    # 添加一个输出层，输出维度为10，激活函数为Softmax
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 打印模型结构
model.summary()

# 编译模型，使用交叉熵损失函数和Adam优化器
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型，使用训练集数据，进行5轮训练
model.fit(train_x.reshape(-1, 28, 28, 1), train_y, epochs=5)

# 对测试集进行评估
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_x.reshape(-1, 28, 28, 1), test_y, verbose=2)

# 输出分类准确率
print('\nTest accuracy:', test_acc)

运行完毕后，可以得到一个大约为98%的分类准确率。