TensorFlow基本图像分类 分析概述 该项目的目的是使用TensorFlow的神经网络来分析手写数字图像并预测输入图像的数字或类别。 我们使用以下方法进行分析： 从MNIST数据库中导入训练和测试集， 预处理并准备模型的训练和测试集， 创建并编译深度神经网络模型， 训练模型并运行预测， 可视化结果。 资源 数据源： MNIST数据库 软体：Python 3.8，TensorFlow 2.3.1，Jupyter Notebook 6。 链接到代码 结果 创建的模型的准确性为97％