使用 TensorFlow 实现并训练 VGGNet 进行 MNIST 分类

        在本文中，我们将展示如何使用 TensorFlow 构建和训练一个 VGGNet 模型，应用于经典的 MNIST 手写数字分类任务。我们将详细说明模型的构建、训练过程以及如何评估其表现。

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1. VGGNet 网络概述

        VGGNet 是一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由多个卷积层和全连接层组成。它的主要特点是使用了相同的卷积核大小（3x3）和相同的池化层大小（2x2），通过堆叠更多的卷积层来提取复杂的图像特征。本文将使用 TensorFlow/Keras 实现 VGGNet，用于处理 MNIST 数据集。

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2. 环境配置

        确保你的开发环境中已安装以下 Python 包：

• TensorFlow
• NumPy
• Matplotlib

pip install tensorflow numpy matplotlib

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3. 构建 VGGNet 模型

        在此，我们定义了一个基于 VGG 架构的深度学习模型，适用于 MNIST 数据集（28x28 灰度图像）。模型包括了多个卷积层、池化层和全连接层。

from tensorflow.keras import layers, models

def build_vgg(input_shape=(28, 28, 1), num_classes=10):
    model = models.Sequential()

    # 第一层卷积块
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
    model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    # 第二层卷积块
    model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
    model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), padding=&#