卷积神经网络实现MNIST手写识别
项目简介
本仓库提供了一个基于TensorFlow的卷积神经网络（CNN）实现MNIST手写数字识别的资源文件。该资源文件包含了完整的代码实现以及MNIST数据集，方便用户快速上手并进行手写数字识别任务的实验和学习。
资源内容
- 代码文件: 包含卷积神经网络的构建、训练和测试代码，基于TensorFlow框架实现。
- 数据集: 提供了MNIST手写数字数据集，包含训练集和测试集，可以直接用于模型的训练和评估。
使用说明
- 环境准备: 确保你已经安装了TensorFlow库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
pip install tensorflow -
数据集: 数据集已经包含在资源文件中，无需额外下载。
- 运行代码: 直接运行代码文件即可开始训练模型。训练完成后，可以对模型进行测试，查看识别效果。
注意事项
- 本项目基于TensorFlow实现，建议使用Python 3.x版本。
- 如果需要调整模型结构或超参数，可以在代码中进行相应的修改。
贡献
欢迎大家提出改进建议或提交PR，共同完善这个项目。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。