本示例详细介绍了如何使用TensorFlow 2.0框架进行MNIST数据集的手写数字图像分类。通过简洁的代码实现深度学习模型训练，帮助初学者快速入门神经网络应用。
以下是精简版的MNIST手写数字识别代码实例，适合初学者学习：
```python
# 导入所需的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集并预处理
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 构建模型
model = models.Sequential([
layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
layers.Dense(128, activation=relu),
layers.Dropout(0.2),
layers.Dense(10)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer=adam,
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=[accuracy])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print(\nTest accuracy:, test_acc)
```
以上代码展示了如何使用TensorFlow构建一个简单的神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字，包括加载和预处理数据、定义模型结构、编译和训练模型以及评估性能。
5星
