使用TensorFlow进行Softmax分类：MNIST数字识别案例详解

在本文中，我们将使用TensorFlow库实现Softmax分类算法，以解决经典的MNIST数字识别问题。MNIST是一个常用的手写数字数据集，它包含了大量的手写数字图像，每个图像都对应一个标签，表示该图像所代表的数字。

我们将首先介绍Softmax分类算法的基本原理，然后逐步实现代码来构建和训练一个Softmax分类器。最后，我们将使用训练好的模型进行数字识别并评估其性能。

Softmax分类算法原理：

Softmax分类是一种多类别分类算法，它通过计算每个类别的概率来确定输入样本所属的类别。Softmax函数将输入的原始分数转换为概率分布，使得所有类别的概率之和等于1。

在MNIST数字识别问题中，我们的目标是将输入的手写数字图像分为0到9的10个类别。对于每个输入图像，Softmax分类器将输出一个10维的概率分布，表示该图像属于每个类别的概率。

实现步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.kera