使用Keras完成利用深度学习神经网络模型进行手写体识别

以下是使用Keras完成利用深度学习神经网络模型进行手写体识别的Python代码：

# 导入必要的库
import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.datasets import mnist

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

# 将图像像素值归一化到0到1之间
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# 将标签使用One-Hot编码
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(28, 28)))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

在这个代码中，我们首先加载MNIST数据集，然后将图像像素值归一化到0到1之间，将标签使用One-Hot编码。接下来，我们构建了一个包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的神经网络模型，使用ReLU作为激活函数。然后，我们使用Adam优化器和交叉熵损失函数编译模型。最后，我们使用训练数据训练模型，并在测试数据上进行评估。