构建和优化图像分类器：深入学习入门

引言：
图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及将图像分为不同的类别。深度学习在图像分类中取得了显著的成果，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）的出现。本文将介绍如何构建和优化一个基于深度学习的图像分类器，通过Python代码演示具体实现过程。

1. 数据集准备：
   在构建图像分类器之前，我们需要准备一个适当的数据集。一个常用的图像分类数据集是MNIST，包含手写数字的灰度图像。我们将使用MNIST数据集作为示例。

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

# 加载MNIST数据集
(train_images