《用 Python 和 TensorFlow 构建你的第一个神经网络：从零开始识别手写数字》

《用 Python 和 TensorFlow 构建你的第一个神经网络：从零开始识别手写数字》

一、引言：从 Hello World 到 AI 世界

在过去十年里，Python 已从一门简洁优雅的脚本语言，成长为人工智能时代的主角。它不仅在 Web 开发、自动化、数据分析等领域大放异彩，更在深度学习浪潮中成为开发者的首选工具。而 TensorFlow，作为 Google 推出的开源框架，则是这场技术革命中的核心引擎之一。

这篇文章将带你从零开始，构建一个用于识别手写数字的神经网络。无论你是刚接触 Python 的新手，还是希望深入理解 TensorFlow 的资深开发者，这里都能找到值得探索的内容。

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二、项目概览：我们要做什么？

我们将使用 TensorFlow 和 Keras 构建一个多层感知机（MLP），用于识别 MNIST 数据集中 0 到 9 的手写数字。整个流程包括：

• 数据加载与预处理
• 模型构建与编译
• 模型训练与评估
• 可视化与预测

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三、环境准备与依赖安装

确保你已经安装了以下依赖：

pip install tensorflow matplotlib

建议使用 Python 3.8+，并在虚拟环境中运行项目以保持依赖清晰。

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四、数据加载与预处理

TensorFlow 提供了内置的 MNIST 数据集，非常适合入门练习。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()# 数据归一化
x_train = x_train.reshape(-1, 28 * 28).astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28 * 28).astype("float32") / 255.0# 标签独热编码
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

🎯 提示：神经网络对输入数据的尺度非常敏感，归一化是提高训练效果的关键步骤。

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五、构建神经网络模型

我们使用 Keras 的 Sequential 模型构建一个简单的三层网络。