本文介绍了用飞桨（PaddlePaddle）框架处理MNIST手写数字数据集的流程：导入paddle、numpy等库，加载并归一化数据，设计LeNet及全连接网络模型，用Adam优化器等配置模型后训练2轮，测试集评估准确率达98.63%，最后用模型成功预测手写数字。
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Step1:导入相关库
在python中导入相关库，就像在C语言中引入头文件一样。只有当我们导入了相关库以后，我们才能使用库里相关类和函数，来实现我们需要的功能。
在本例中，我们导入的paddle、numpy、matplotlib这三个库
In [ ]
import paddleimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')
查看paddle的版本号
In [ ]
paddle.__version__
'2.0.2'
1) 至于Numpy是什么，它是一个Python中一个常用来进行科学计算的基础包，我们在学习深度学习的过程中会常常使用到它
Numpy官方中文链接
以上就是从零开始搭建一个手写数字识别网络的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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