摘要
随着深度学习技术的飞速发展，图像识别已成为AI领域的热点应用之一。本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架，从零开始构建一个简单的图像分类器。我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）的基本原理，实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型，并通过实战代码演示整个过程，最终展示模型的训练与评估。

一、环境配置与库导入

确保已安装Python 3.7+版本，以及TensorFlow 2.x。TensorFlow可通过pip安装：

pip install tensorflow

同时，安装NumPy和Matplotlib以支持数据处理和可视化：

pip install numpy matplotlib

二、理解卷积神经网络（CNN）

CNN是一种特别适用于图像识别的神经网络结构，通过卷积层、池化层、全连接层和激活函数的组合，自动学习并提取图像特征。

三、数据准备

MNIST是一个经典的手写数字识别数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。TensorFlow内置了该数据集的加载器，简化了数据预处理过程。

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