tensorflow mnist模型怎么实现

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所有的ML模型或者DL 模型 都是下面这四个固定套路的步骤

1.获取到所需数据

2.开始搭建模型

3.计算采用何种loss函数

4.选择batch,epoch,feed数据

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfmnist = input_data.read_data_sets('./tmp/tensorflow/mnist/input_data',one_hot=True) # 下载数据x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) # 输入占位符yresult = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) #输入数据真实的labelw = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))b = tf.Variable(tf.zeros([10]))y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,w) + b) # 用不用激励函数 都可以的其实cross_entropy = -tf.reduce_sum(yresult * tf.log(y)) # loss  值train_setp = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy) #梯度下降法init  = tf.initialize_all_variables()with tf.Session() as sess:    sess.run(init)    for i in range(1000):        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)        argv1,loss = sess.run([train_setp,cross_entropy],feed_dict={x:batch_xs,yresult:batch_ys}) #如果想知道corss_entropy试试变化值 加入就好。        if i % 200 == 0:            print (loss)    current_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(yresult,1)) # compare real and calculate    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(current_prediction,tf.float32))  # 数据类型转换 然后求匹配上的概率    result = sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,yresult:mnist.test.labels}) # test数据入口    print(str(result * 100) + '%')

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