7、在前馈神经网络中使用 TensorFlow 进行手写数字分类

在前馈神经网络中使用 TensorFlow 进行手写数字分类

1. 引言

手写数字的自动识别是一个重要的问题，在许多实际应用中都有广泛的需求。为了解决这个问题，我们可以使用前馈神经网络，并借助 TensorFlow 库来实现和训练模型。本文将详细介绍如何使用 TensorFlow 在 MNIST 数据集上进行手写数字分类。

2. MNIST 数据集介绍

MNIST 数据集是一个用于手写数字识别的经典数据集，包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。原始图像为黑白图像，为了归一化到 20×20 像素大小，引入了中间亮度级别，随后将图像聚焦在 28×28 像素区域的质心，以提高学习效果。

整个数据集存储在四个文件中：
- 训练数据库 ：
- train-images-idx3-ubyte.gz ：训练集图像（9912422 字节）
- train-labels-idx1-ubyte.gz ：训练集标签（28881 字节）
- 测试数据库 ：
- t10k-images-idx3-ubyte.gz ：测试集图像（1648877 字节）
- t10k-labels-idx1-ubyte.gz ：测试集标签（4542 字节）

每个数据库由两个文件组成，第一个文件包含图像，第二个文件包含相应的标签。

3. 探索 MNIST 数据集

以下