2025年7月2日,免费V2Ray节点大放送！10个订阅地址+20个高速免费节点，VPN、WinXray、2rayNG、BifrostV、ClashMellow、Qv2ray等工具随时可用，享受高质量代理带来的畅快感受！clash飞机场, 科学上网翻墙无费获取节点, 免费上网梯子, 无费梯子, 免费代理

一、说明介绍与机场推荐

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二，自用机场推荐

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三，节点列表和测试速度

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分割线
如何用 TensorFlow 训练一个手写数字识别模型？

解答步骤：

安装环境：

bash

pip install tensorflow numpy matplotlib pandas

加载数据集：使用 MNIST 手写数字数据集（TensorFlow 内置）：

python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers, models

# 加载数据

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理

train_images = train_images.reshape(-1, 28, 28, 1).astype(“float32”) / 255

test_images = test_images.reshape(-1, 28, 28, 1).astype(“float32”) / 255

构建模型：

python

model = models.Sequential([

layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, input_shape=(28, 28, 1)),

layers.MaxPooling2D((2, 2)),

layers.Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’),

layers.MaxPooling2D((2, 2)),

layers.Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’),

layers.Flatten(),

layers.Dense(64, activation=’relu’),

layers.Dense(10, activation=’softmax’) # 10个数字类别

])

编译与训练：

python

model.compile(optimizer=’adam’,

loss=’sparse_categorical_crossentropy’,

metrics=[‘accuracy’])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)

评估模型：

python

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)

print(f”测试准确率：{test_acc}”)

保存模型：

python

model.save(‘handwriting_model.h5’)