一、前言
随着计算机技术的进步，人工智能技术已经逐渐走进了我们的生活，其中深度学习技术是人工智能领域的重要组成部分。
深度学习技术已经在图像、语音、自然语言处理等领域取得了很大的成功，其中图像识别技术是深度学习应用最为广泛的领域之一。本文将介绍如何使用Python keras实现手写文字识别。
二、手写数字识别
手写数字识别是深度学习入门的重要案例之一，它是指通过计算机识别人手写的数字。手写数字识别可以应用于很多领域，例如邮政编码识别、银行支票识别等。
手写数字识别的数据集是MNIST数据集，它包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28*28的灰度图像。
三、Python keras实现
Python keras是一个用于构建深度学习模型的高级API，它基于TensorFlow、Theano等深度学习框架。
Python keras提供了封装好的深度学习模型和优化算法，可以大大简化深度学习模型的构建过程。
- 数据预处理
首先，我们需要对MNIST数据集进行预处理。MNIST数据集已经集成在keras中，我们可以直接使用keras加载数据集。
from keras.datasets import mnist
(x_train,