# 安装TensorFlow（内置Keras，包含MNIST数据集）
pip install tensorflow==2.15.0  # 指定稳定版本，避免兼容性问题
# 辅助库：数据可视化、数值计算
pip install matplotlib numpy

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 打印版本，无报错则安装成功
print("TensorFlow版本：", tf.__version__)
print("Numpy版本：", np.__version__)

终端显示如下画面

1. 加载数据集

# 加载MNIST数据集（自动下载到本地，首次运行需等待）
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 查看数据维度（理解数据结构）
print("训练集图片维度：", x_train.shape)  # (60000, 28, 28) → 6万张、28×28像素
print("训练集标签维度：", y_train.shape)  # (60000,) → 6万个标签
print("测试集图片维度：", x_test.shape)    # (10000, 28, 28)
print("测试集标签维度：", y_test.shape)    # (10000,)

# 查看数据取值范围（灰度图像素值0-255）
print("像素值范围：", x_train.min(), "~", x_train.max())  # 0 ~ 255