TensorFlow+手写数字分类

1.使用TensorFlow实现的神经网络模型，用于对手写数字图像进行分类。 2.该模型的输入是手写数字图像，输出是该图像对应的数字（0-9）。该模型使用了两层隐藏层，每一层都有128个神经元，最后一层输出层有10个神经元，对应10个数字。 3.目标在于，通过学习历史数据和特征，来预测未来手写数字图像所代表的数字。