tensorflow，RecursionError中的MNIST分类:超出最大递归深度

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。

MNIST是一个经典的手写数字识别数据集，包含了大量的手写数字图片和对应的标签。MNIST分类任务是将这些手写数字图片分为0到9的10个类别。

RecursionError是Python中的一个异常，表示递归调用的深度超过了Python解释器的最大限制。当递归调用的深度超过最大限制时，Python解释器会抛出RecursionError异常。

针对MNIST分类任务，可以使用TensorFlow构建一个深度学习模型来实现分类。以下是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

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

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 在测试集上评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

在这个示例中，我们使用了一个包含两个全连接层的神经网络模型。模型的输入层是一个展平的28x28的图像，然后经过一个具有128个神经元的隐藏层，最后输出一个具有10个神经元的softmax层，用于分类任务。

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