win10下用tensorflow_gpu-1.12.0入门MNIST避坑备忘录

最新推荐文章于 2021-10-11 13:32:38 发布

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#MNIST

本文详细记录了在Win10系统中，使用Python3.6.7和Pycharm2018.2.4，基于tensorflow_gpu-1.12.0进行MNIST手写数字识别的步骤。首先介绍了Python和Pycharm的配置安装，然后详细讲述了如何安装tensorflow_gpu-1.12.0。主要内容包括MNIST数据集的获取，Softmax回归模型的建立，以及遇到的更新提示问题的解决。最后，通过构建多层卷积网络，提高了模型的准确率至91%以上。

基础环境：Win10、Python3.6.7、Pycharm2018 2.4、tensorflow_gpu-1.12.0

Python与Pycharm配置安装：https://blog.youkuaiyun.com/Fowee/article/details/83048154

tensorflow_gpu-1.12.0安装：https://blog.youkuaiyun.com/Fowee/article/details/84983245

主要参考：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/overview.html

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MNIST 一开始就被 input_data.py 这个给打击了，我将 input_data.py 代码 copy 在这

input_data.py 是 “下载用于训练和测试的MNIST数据集的源码”

MNIST 四个数据集，可以通过下列代码下载（网络慢的话可以手动下载）

input_data 是TensorFlow 自带的案例库，可直接引用，也可以手动下载使用

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

from myMNIST import input_data
mnist = input_data.read

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