人工智能（AI）热度持续攀升，而 Python 作为 AI 开发的利器，以其简洁易学、生态丰富的特点，成为众多开发者的首选。本文以图像分类为例，带你用 Python 实现一个简单的 AI 模型。
1. 环境准备
首先，我们需要安装一些必要的 Python 库：
pip install tensorflow keras numpy matplotlib-
TensorFlow: Google 开发的开源机器学习框架，提供强大的数值计算能力。
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Keras: 基于 TensorFlow 的高级神经网络 API，简化了模型构建和训练过程。
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NumPy: 用于科学计算的基础库，提供高效的数组操作。
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Matplotlib: 用于数据可视化的库，方便我们观察数据和模型效果。
2. 数据集准备
我们将使用经典的 MNIST 手写数字数据集，它包含 60000 张训练图像和 10000 张测试图像，每张图像都是 28x28 的灰度图。
from tensorflow.keras.datasets import mnist# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255# 将标签转换为 one-hot 编码
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)3. 构建模型
我们使用 Keras 构建一个简单的卷积神经网络 (CNN) 模型：
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.ke