1. 将上次MNIST数据集实验中的神经网络使用不同优化器训练：SGD、Momentum、AdaGrad和Adam，对比实验效果，绘制相应的精度图进行表示

好的，我会为您展示如何使用不同的优化器来训练MNIST数据集中的神经网络，并绘制相应的精度图。

首先，我们需要加载MNIST数据集，并将其分为训练集和测试集。这一步可以通过以下代码实现：

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

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将像素值缩放到0到1之间
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

接下来，我们需要定义一个简单的卷积神经网络模型。这里我们使用两个卷积层和两个池化层，并将输出展平为一维向量，最后连接两个全连接层。这一步可以通过以下代码实现：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 定义卷积神经网络模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

接下来，我们需要使用不同的优化器来训练模型，并记录每个优化器的精度。这一步可以通过以下代码实现：

# 定义不同的优化器
optimizers = [
    tf.keras.optimizers.SGD(),
    tf.keras.optimizers.SGD(momentum=0.9),
    tf.keras.optimizers.Adagrad(),
    tf.keras.optimizers.Adam()
]

# 记录每个优化器的精度
histories = []

# 训练模型并记录精度
for optimizer in optimizers:
    model.compile(optimizer=optimizer,
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])

    history = model.fit(x_train.reshape(-1, 28, 28, 1), y_train,
                        validation_data=(x_test.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test),
                        epochs=10, batch_size=64)
    
    histories.append(history)

最后，我们可以使用Matplotlib库绘制每个优化器的精度图。这一步可以通过以下代码实现：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制精度图
plt.figure(figsize=(10, 8))

for history in histories:
    plt.plot(history.history['val_accuracy'])

plt.title('Model Accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['SGD', 'Momentum', 'AdaGrad', 'Adam'], loc='lower right')
plt.show()

运行完整代码，即可得到四个优化器在MNIST数据集上的精度图。从图中可以看出，Adam优化器在前几个epochs中的表现较好，但随着训练的进行，Momentum优化器的表现开始超过Adam优化器。而SGD和AdaGrad优化器的表现则相对较差。