import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np datapath = r'D:\data\ml\mnist.npz'
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data(datapath) x_train = tf.keras.utils.normalize(x_train, axis=1)
x_test = tf.keras.utils.normalize(x_test, axis=1) model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu))
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)) model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=3) val_loss, val_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(val_loss)
print(val_acc) i = 103
plt.imshow(x_test[i],cmap=plt.cm.binary)
plt.show() predictions = model.predict(x_test)
print(np.argmax(predictions[i]))

其中mnist.npz文件可以从google下载

https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz

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