【Python练习】074. 编写一个函数，实现简单的图像识别功能

074. 编写一个函数，实现简单的图像识别功能

在 Python 中，可以使用深度学习库（如 TensorFlow 或 PyTorch）来实现简单的图像识别功能。以下我们将使用 TensorFlow 和 Keras 来实现一个简单的图像识别模型，以识别手写数字（MNIST 数据集）为例。

安装依赖库

在开始之前，请确保你已经安装了 tensorflow 库。如果没有安装，可以通过以下命令安装：

pip install tensorflow

示例代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

def simple_image_recognition():
    # 加载 MNIST 数据集
    (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

    # 数据预处理
    train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
    test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255

    train_labels = to_categorical(train_labels)
    test_labels = to_categorical(test_labels)

    # 构建简单的卷积神经网络模型
    model = models.Sequential()
    model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
    model.add(layers.MaxPooling2D((