<jupyter_start><jupyter_text>MNIST Handwritten DigitsDans le notebook précédent, vous avez pu voir comment classifier des vêtements à travers le Fashion MNIST. Il existe en fait un autre dataset similaire nommé MNIST qui correspond à des images comprenant les chiffres de 0 à 9 manuscrits: https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database.Le but de cet exercice est de construire un réseau de neurones capable de classifier correctement ces images à une accuracy supérieure à 99%, sans un nombre fixe d'epochs, c'est-à-dire que vous devrez stopper l'entraînement dès que vous aurez atteint cet accurary.**Consignes**:- Vous devez réaliser la classification en - de 10 epochs, cela veut dire qu'il est possible de le définir à 10, mais pas plus.- Dès lors que l'accuracy de 99% est atteint, vous devez stopper le training et afficher: "99% atteint, exercice réussi !"- N'écrivez votre code que dans les champs désignés.**Notes**:- Attention, on vous demande d'atteindre l'accuracy (et non la loss)- Si vous ajoutez d'autres variables, faîtes attention à ce qu'ils portent le même nom que celui utilisé dans la classe.<jupyter_code>import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

def train_mnist():

    ### Début du code ### (~ 5 lignes de code)

    ### Fin du code ###

    mnist = tf.keras.datasets.mnist
    (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
    
    ### Début du code ### (~ 2 lignes de code)

    ### Fin du code ###
    
    model = tf.keras.models.Sequential([
        ### Début du code ### 

        ### Fin du code ###
    ])

    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['acc'])
    
    # model fitting
    history = model.fit(
      ### Début du code ###

      ### Fin du code ###
    )
    return len(history.epoch), history.history['acc'][-1]

train_mnist()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.09920844327176781, 'fraction_numerical': 0.0079155672823219, 'mean_word_length': 3.4928909952606637, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 5, '<?xml version=': 0, '>': 5, 'https://': 1, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '36142', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 622, 'n_tokens_neox': 603, 'n_words': 221, 'path': 'ai/4.Tensorflow/3.handwritten_digits.ipynb', 'repo_name': 'Albert-VALENTIN/workshops-ga-Onsager_he', 'size': '1895'}