深度学习经典案例：手写数字识别

手写数字识别是深度学习中的一个经典问题，它涉及使用机器学习算法来自动识别和分类手写数字图像。这个问题在计算机视觉领域中被广泛研究，并且在实际应用中具有重要意义。在本文中，我们将介绍如何使用深度学习技术来解决手写数字识别问题，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一个适当的数据集来训练我们的模型。在手写数字识别中，一个常用的数据集是MNIST数据集，它包含了大量的手写数字图像。每个图像都是28x28像素的灰度图像，标签为0到9的数字，表示图像中的手写数字。

接下来，我们使用Python编程语言和深度学习框架来构建我们的手写数字识别模型。在这里，我们将使用TensorFlow库来实现我们的模型。首先，我们需要导入必要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from ten