tensorflow教程学习二MNIST

下面是博主调好的完整例子，参考讲解：
http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html

#使用TensorFlow之前，首先导入它import tensorflow as tf#MNIST数据集的官网是Yann LeCun's website。在这里，我们提供了一份python源代码用于自动下载和安装这个数据集。from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("./MNIST_data/", one_hot=True)#我们通过操作符号变量来描述这些可交互的操作单元#x不是一个特定的值，而是一个占位符placeholder，我们在TensorFlow运行计算时输入这个值。#我们希望能够输入任意数量的MNIST图像，每一张图展平成784维的向量。#我们用2维的浮点数张量来表示这些图，这个张量的形状是[None，784 ]。#（这里的None表示此张量的第一个维度可以是任何长度的。）x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])#我们的模型也需要权重值和偏置量，当然我们可以把它们当做是另外的输入（使用占位符），但TensorFlow有一个更好的方法来#表示它们：Variable 。 一个Variable代表一个可修改的张量，存在在TensorFlow的用于描述交互性操作的图中。#它们可以用于计算输入值，也可以在计算中被修改。对于各种机器学习应用，一般都会有模型参数，可以用Variable表示。#我们赋予tf.Variable不同的初值来创建不同的Variable：在这里，我们都用全为零的张量来初始化W和b。#因为我们要学习W和b的值，它们的初值可以随意设置。#注意，W的维度是[784，10]，因为我们想要用784维的图片向量乘以它以得到一个10维的证据值向量，每一位对应不同数字类。#b的形状是[10]，所以我们可以直接把它加到输出上面。W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))b = tf.Variable(tf.zeros([10]))#我们用tf.matmul(​​X，W)表示x乘以W，对应之前等式里面的，这里x是一个2维张量拥有多个输入。#然后再加上b，把和输入到tf.nn.softmax函数里面。y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)#添加一个新的占位符用于输入正确值y_ = tf.placeholder("float", [None,10]) #首先，用 tf.log 计算 y 的每个元素的对数。接下来，我们把 y_的每一个元素和 tf.log(y) 的对应元素相乘。#最后，用 tf.reduce_sum 计算张量的所有元素的总和。cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))#在这里，我们要求TensorFlow用梯度下降算法（gradient descent algorithm）以0.01的学习速率最小化交叉熵。train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)#初始化我们创建的变量init = tf.global_variables_initializer()#现在我们可以在一个Session里面启动我们的模型，并且初始化变量：sess = tf.Session()sess.run(init)#然后开始训练模型，这里我们让模型循环训练1000次#该循环的每个步骤中，我们都会随机抓取训练数据中的100个批处理数据点，#然后我们用这些数据点作为参数替换之前的占位符来运行train_stepfor 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})#首先让我们找出那些预测正确的标签。 tf.argmax 是一个非常有用的函数，它能给出某个tensor对象在某一维上的其数据最大#值所在的索引值。由于标签向量是由0,1组成，因此最大值1所在的索引位置就是类别标签，比如tf.argmax(y,1)返回的是模#型对于任一输入x预测到的标签值，而tf.argmax(y_,1) 代表正确的标签，我们可以用 tf.equal 来检测我们的预测是否真实#标签匹配(索引位置一样表示匹配)。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}))