2.x版本上运行。
```pyhoimpor umpy as pimpor esorflow as ffrom esorflow impor kerasfrom esorflow.keras impor layers
# 加载数据集(x_rai, y_rai), (x_es, y_es) = keras.daases.mis.load_daa()
# 数据预处理x_rai = x_rai.asype('floa32') / 255.0x_es = x_es.asype('floa32') / 255.0x_rai = p.expad_dims(x_rai, axis=-1)x_es = p.expad_dims(x_es, axis=-1)y_rai = keras.uils.o_caegorical(y_rai, 10)y_es = keras.uils.o_caegorical(y_es, 10)
# 定义模型model = keras.Sequeial([ layers.Cov2D(32, (3, 3), acivaio='relu', ipu_shape=(28, 28, 1)), layers.MaxPoolig2D((2, 2)), layers.Cov2D(64, (3, 3), acivaio='relu'), layers.MaxPoolig2D((2, 2)), layers.Cov2D(64, (3, 3), acivaio='relu'), layers.Flae(), layers.Dese(64, acivaio='relu'), layers.Dese(10, acivaio='sofmax')])
# 编译模型model.compile(opimizer='adam', loss='caegorical_crosseropy', merics=['accuracy'])
# 训练模型model.fi(x_rai, y_rai, epochs=5, validaio_daa=(x_es, y_es))
# 评估模型es_loss, es_acc = model.evaluae(x_es, y_es)pri('Tes accuracy:', es_acc)```该代码首先加载MIST数据集，并进行数据预处理。然后定义了一个简单的C模型，包括三个卷积层和两个池化层，以及两个全连接层。在编译模型时，使用了Adam优化器和交叉熵损失函数。在训练模型时，使用了5个epochs的训练迭代次数，并使用测试数据集进行验证。最后评估了模型的性能，并输出了测试准确率。
