基于Keras的手写数字识别训练（Python实现）

基于Keras的手写数字识别训练（Python实现）

手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以将手写的数字图像转化为对应的数字标签。在本文中，我们将使用Keras库来构建一个简单的神经网络模型，以实现手写数字的识别任务。我们将使用MNIST数据集进行训练和测试，这是一个广泛使用的手写数字数据集。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout