使用TensorFlow实现手写数字分类的神经网络模型
该神经网络模型基于TensorFlow实现，用于对手写数字图像进行分类。通过学习历史数据和特征，该模型可以预测未来手写数字图像所代表的数字。模型由两层隐藏层组成，每层包含128个神经元，最后一层输出层共有10个神经元，对应0-9的数字。输入是手写数字图像，输出是对应图像的数字标签。
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