基于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）的MNIST手写数字识别

手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及将手写数字图像分类为0到9之间的数字。在本文中，我们将使用循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）来实现MNIST手写数字识别任务。我们首先介绍MNIST数据集，然后解决在Jupyter环境中启动时可能遇到的"No module named ‘resource’"错误。最后，我们提供完整的源代码来实现手写数字识别。

MNIST数据集是机器学习中常用的数据集之一，它包含了一系列手写数字图像，每个图像都对应一个标签，表示该图像所代表的数字。我们的目标是根据给定的图像，正确地预测出相应的数字。MNIST数据集已经被广泛用于测试和验证各种图像分类算法的性能。

首先，我们需要导入所需的库和模块。在这个例子中，我们将使用Keras库来构建RNN模型，并使用TensorFlow作为后端。

import numpy as np
from keras.datasets import mnist