Tensorflow2.0：加载与识别经典数据集MINIST
一 实现思路
1. 加载 MNIST 数据集，得到训练集与测试集
2. 将训练集与测试集转换为DataSet对象
3. 将数据顺序打散
避免每次读取数据顺序相同，使得模型记住训练集的一些特点，降低模型泛化能力。
4. 设置批训练
从训练集总数中随机抽取batchsize个样本，来进行模型训练，相比于使用所用样本构建模型，批训练花费的时间更少，计算效率更高。每训练一个次，就叫一个step，当经历若干个step使得把训练集所有样本训练过以后，那叫一个epoch
5. 数据预处理
图片像素值进行标准化，使得处于0到1的区间
图片的类别转化成one-hot编码
图片的标签是数字0到数字10，是属于多分
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