1. 使用MNIST数据集进行图像分类
1.1 MNIST数据集
在深度学习的历史当中，对 MNIST 数据集里的70000张手写体数字的图像进行0到9的正确分类是一个重大的进展。如今，这个问题被认为是微不足道的，但是使用 MNIST 进行图像分类已经成为深度学习的一个 Hello World 练习。
以下是 MNIST 数据集中包含的40张图像：
1.2 训练和测试数据及其标签
在处理用于深度学习的图像时，我们既需要图像本身（通常表示为 X），也需要这些图像对应的正确的标签（通常表示为 Y）。 此外，我们都需要一组 X 和 Y 以训练模型，然后需要单独的一组 X 和 Y 值以测试模型的性能。因此，我们需要将 MNIST 数据集分为4个部分：
x_train：用于训练神经网络的图像。y_train：正确的x_train图片标签，用于在训练期间评估模型的预测。x_test：单独留出来的图像，用来在训练模型后测试模型的性能。y_test：正确的x_test图像标签，
