深度学习RMSprop的算法使用sparse进行建模编译字母识别代码

以下是使用TensorFlow 2.0实现的一个简单的字母识别模型，并使用RMSprop算法进行训练的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype("float32") / 255.0

# 建立模型
inputs = keras.Input(shape=(28, 28, 1))
x = layers.Conv2D(32, (3, 3), activation="relu")(inputs)
x = layers.Conv2D(64, (3, 3), activation="relu")(x)
x = layers.MaxPooling2D((2, 2))(x)
x = layers.Flatten()(x)
x = layers.Dense(128, activation="relu")(x)
outputs = layers.Dense(10, activation="softmax")(x)
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(
    optimizer=keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001),
    loss="sparse_categorical_crossentropy",
    metrics=["accuracy"],
)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_split=0.1)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

# 保存模型
model.save("model.h5")

这段代码中，我们首先加载了MNIST数据集，并将数据预处理成合适的格式。然后我们建立了一个简单的CNN模型，并使用RMSprop作为优化器。接着我们编译了模型，并使用sparse_categorical_crossentropy作为损失函数。最后，我们训练了模型，并评估了模型的性能。最后，我们将训练好的模型保存到文件中，以便后续使用。