基于tensorflow的手写数字集识别

import tensorflow as tf #导入框架

minst=tf.keras.datasets.mnist

(x_train,y_train),(x_test,y_test)=minst.load_data() #加载数据集
# print(x_test)

model=tf.keras.models.Sequential()  #搭建模型
model.add(tf.keras.layers.Flatten())  #把数据拉直为一条线
model.add(tf.keras.layers.Dense(32,activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(16,activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam',loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
              metrics=['sparse_categorical_accuracy'])
model.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=100,validation_data=(x_test,y_test),validation_freq=10)
model.summary()

上面是看了b站视频做了一点笔记

 最后结果不错