MNIST手写体识别入门程序整理

MNIST手写体识别入门程序整理

我自己觉得Tensorflow中文官网是个学习的好地方，mnist新手入门有详细的教程，可以把链接分享给大家。
http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html
由于教程里面程序是散的，鉴于有一些懒虫程序员不想自己敲代码，所以我把代码整理了一下，只要将下面的代码复制粘特到python编辑器里，直接运行就可以自动下载数据包，并将结果给出。

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
mnist = input_data.read_data_sets(“MNIST_data/”, one_hot=True)
import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(“float”, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)
y_ = tf.placeholder(“float”, [None,10])
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, “float”))
print sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})

一般来说，里面是不能加注释的，如果小伙伴们想详细了解每一段代码的含义，可以参考上面的链接。
也欢迎小伙伴们和我一起交流学习哦！