请用python写一个基于mindspore的softmax分类器分类MNIST数据集

好的，我可以为您编写这段代码。以下是基于MindSpore的Softmax分类器分类MNIST数据集的Python代码示例：

import mindspore.nn as nn
from mindspore import Tensor, context
from mindspore.dataset import MnistDataset, download_mnist
from mindspore.train import Model
from mindspore.nn.metrics import Accuracy

context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="CPU")

# 下载MNIST数据集
mnist_path = "./MNIST_Data"
download_mnist(mnist_path)

# 读入MNIST数据集
ds = MnistDataset(mnist_path, train_mode=True)

# 构建Softmax分类器
class SoftmaxNet(nn.Cell):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(SoftmaxNet, self).__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.fc = nn.Dense(28 * 28, num_classes)

    def construct(self, x):
        x = self.flatten(x)
        x = self.fc(x)
        return x

net = SoftmaxNet()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')
optimizer = nn.Adam(net.trainable_params(), learning_rate=0.001)

# 定义训练模型的方法
model = Model(net, criterion=criterion, optimizer=optimizer, metrics={"Accuracy": Accuracy()})

# 训练模型
model.train(epoch=10, train_dataset=ds, callbacks=None)

# 在测试集上测试模型表现
test_ds = MnistDataset(mnist_path, train_mode=False)
acc = model.eval(test_ds, dataset_sink_mode=False)
print(f"Test accuracy: {acc['Accuracy']}")

这段代码可以在MindSpore 1.3版本上运行。首先，我们从MindSpore库中导入所需的模块，并设置MindSpore的运行环境为图模式和CPU设备。 接下来，我们下载MNIST数据集并读入训练集数据。 然后，我们定义一个名为SoftmaxNet的Softmax分类器模型，该模型包括一个Flatten层和一个Dense层。在构建模型后，我们定义了损失函数和优化器，该模型将使用这些来训练。最后，我们使用训练集对模型进行训练，并使用测试集评估模型的准确性。