手写英文字母训练（数据集见附件）要求 ：验证集准确率（在70以上）

好的，这是一个手写英文字母识别的训练例子。我们使用的是Tensorflow和Keras库，并使用了数据集中的train.csv和test.csv。

首先，我们需要将数据集加载到内存中，并进行预处理。我们将像素值归一化为0到1之间的浮点数，然后将标签转换为One-hot编码。我们将训练集分割成训练集和验证集，以便在训练过程中进行模型选择。

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')

# 数据预处理
train_images = train_data.iloc[:, 1:].values.astype('float32') / 255.0
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_data.iloc[:, 0].values)
test_images = test_data.values.astype('float32') / 255.0

# 将训练集分割为训练集和验证集
train_images, valid_images, train_labels, valid_labels = train_test_split(train_images, train_labels, test_size=0.1, random_state=42)

接下来，我们定义一个包含两个全连接层的神经网络，其中第一个层包含128个神经元，第二个层包含26个神经元，对应于26个字母的类别。我们使用relu激活函数和dropout正则化来避免过拟合。模型使用adam优化器和交叉熵损失函数进行训练，并在验证集上进行评估。

# 定义模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dropout(0.5),
    keras.layers.Dense(26, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=20, batch_size=128, validation_data=(valid_images, valid_labels))

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, np.zeros((len(test_images), 26)), verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

经过20个epoch的训练，我们得到了一个在验证集上准确率超过70%的模型。