本教程详细介绍了如何使用Keras库构建神经网络，针对MNIST数据集进行手写数字图像分类。首先导入所需库，然后加载并预处理MNIST数据集，包括像素值缩放和标签独热编码。接着构建一个包含两个全连接层的序贯模型，使用Flatten Layer和softmax激活函数。模型编译后，通过训练集进行训练并监控训练和测试的准确率。最终，模型在测试集上展示损失值和准确率。
在本教程中，我们将使用Keras库来构建一个简单的神经网络，以进行图像分类。我们将使用一个经典的数据集，称为MNIST数据集，其中包含手写数字的图像。我们的目标是训练一个模型，能够将输入的图像正确地分类为0到9之间的数字。
首先，让我们导入所需的库：
import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.datasets import mnist
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