基于python-tensorflow的机器视觉学习手札 （3.1）tensorflow基础篇-mnist处理

穿插着总结一点点tensorflow的东西吧！
我是在极客学院网站上，跟着官方文档自学的，学的很慢。
关于深度学习、人工智能方面的入门，推荐
本段摘于极客学院的TensorFlow 官方文档中文版，算是tensorflow的来源：

2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源，同日，极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译。
机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软，甚至国内的百度。Google 自然也在其中。「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统。如今，Google 正在将此系统成为开源系统，并将此系统的参数公布给业界工程师、学者和拥有大量编程能力的技术人员，这意味着什么呢？
打个不太恰当的比喻，如今 Google 对待 TensorFlow 系统，有点类似于该公司对待旗下移动操作系统 Android。如果更多的数据科学家开始使用 Google 的系统来从事机器学习方面的研究，那么这将有利于 Google 对日益发展的机器学习行业拥有更多的主导权。
为了让国内的技术人员在最短的时间内迅速掌握这一世界领先的 AI 系统，极客学院 Wiki 团队发起对 TensorFlow 官方文档的中文协同翻译，一周之内，全部翻译认领完成，一个月后，全部30章节翻译校对完成，上线极客学院Wiki平台并提供下载。
Google TensorFlow项目负责人Jeff Dean为该中文翻译项目回信称：”看到能够将TensorFlow翻译成中文我非常激动，我们将TensorFlow开源的主要原因之一是为了让全世界的人们能够从机器学习与人工智能中获益，类似这样的协作翻译能够让更多的人更容易地接触到TensorFlow项目，很期待接下来该项目在全球范围内的应用!”

一般用tensorflow做的第一个机器视觉程序，所用的库都是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。
用这句语句来导入：

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

导完会出现一个文件夹mnist_data，内有4个文件。有时候可能因为超时下载不了，可以自己下载好放进文件夹里。
然后就可以开始写第一个了！
当然写之前可以看一下极客学院的初学者手册，内有对mnist数据集、softmax回归的较详细介绍：
http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html
先给出最基础的，梯度下降随机跑1000个数据，无视过拟合啥啥的，直接运行的代码：

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import tensorflow as tf
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)

x = tf.placeholder(tf.float32, [None,