想用Tensorflow搭建一个卷积神经网络（CNN）来处理手写数字识别任务吗？这篇文章手把手教你如何从头开始训练模型，并将其保存下来，之后再加载模型进行预测！👀

首先，准备好MNIST数据集，这是入门深度学习的经典选择之一。通过Tensorflow的Keras API，我们可以快速定义一个包含多个卷积层和池化层的CNN模型，最后加上全连接层输出结果。编译时选择合适的损失函数与优化器，比如Adam，能加速收敛哦！🏃‍♀️

完成训练后，记得保存模型参数，这样下次就能直接加载使用啦！😎 加载完成后，将自己画的手写数字图片预处理成模型所需的格式，输入到模型中，就能得到预测结果啦！🎉

💡小提示：记得调整超参数，找到最适合你的模型配置！🚀

深度学习 Tensorflow CNN模型