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内容概要：本文档详细介绍了使用Python语言和TensorFlow/Keras框架从零开始构建、训练和评估一个用于手写数字识别（MNIST数据集）的深度学习模型的全流程。首先，文章讲解了环境搭建所需的相关软件及其安装方法；接着，逐步带领读者完成数据准备、模型搭建、模型训练、模型测试、训练过程的可视化以及模型保存与加载等环节的具体操作。通过本教程的学习，读者能够熟练掌握如何应用现代机器学习工具和技术进行实际项目开发，提升对神经网络的理解。

适用人群：具有一定编程经验并希望进一步学习深度学习技术的应用开发者、数据科学家及科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要快速入门深度学习领域的初学者，尤其是希望通过案例实操巩固理论知识的技术爱好者。同时，对于已经掌握基本概念但缺乏实践经验的研究人员来说，也是一个很好的参考手册。