深度学习入门经典书

《深度学习入门经典书》是一本非常经典的书籍，适合初学者入门。本文将介绍《深度学习入门经典书》的主要内容和示例代码，帮助读者更好地掌握深度学习的基础知识。

1. 深度学习的基础知识

深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，其核心是构建多层神经网络，通过训练数据来实现模型的优化和自适应学习。深度学习主要分为两种类型：监督学习和无监督学习。

监督学习是通过样本进行训练和验证，得到一个完整的模型，然后将其用于测试和预测。无监督学习则是通过独立的数据集进行学习，从而发现数据之间的关系和模式。

2. Python与深度学习

Python是深度学习中最流行的编程语言之一，因为它具有简单易学、语法简洁、丰富的开源库等优点。本书中的代码示例均采用Python语言编写。

3. 代码示例：基于MNIST数据集的手写数字识别

MNIST是一个非常流行的手写数字识别数据集，其中包含60000个训练样本和10000个测试样本。我们将使用深度学习模型来训练这个数据集，并测试它的准确率。

以下是代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 构建模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练