TensorFlow实战—mnist手写数字识别

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Aug 18 13:19:20 2017@author: zx"""from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfmnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot = True)x = tf.placeholder("float32",[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("float32",[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}))

当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：

它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图片的标签分别是5，0，4，1。

在此教程中，我们将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。我们的目的不是要设计一个世界一流的复杂模型 -- 尽管我们会在之后给你源代码去实现一流的预测模型 -- 而是要介绍下如何使用TensorFlow。所以，我们这里会从一个很简单的数学模型开始，它叫做Softmax Regression。

对应这个教程的实现代码很短，而且真正有意思的内容只包含在三行代码里面。但是，去理解包含在这些代码里面的设计思想是非常重要的：TensorFlow工作流程和机器学习的基本概念。因此，这个教程会很详细地介绍这些代码的实现原理。

不多说，上代码。。。。

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Aug 18 13:19:20 2017@author: zx"""from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfmnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot = True)x = tf.placeholder("float32",[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("float32",[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}))

这个最终结果值应该大约是91%。