官方文档TensorFlow 深入MNIST

深入MNIST

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TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。

在本教程中，我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤，并将通过这些步骤为MNIST构建一个深度卷积神经网络。

这个教程假设你已经熟悉神经网络和MNIST数据集。如果你尚未了解，请查看新手指南.

安装

在创建模型之前，我们会先加载MNIST数据集，然后启动一个TensorFlow的session。

加载MNIST数据

为了方便起见，我们已经准备了一个脚本来自动下载和导入MNIST数据集。它会自动创建一个'MNIST_data'的目录来存储数据。

import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

这里，mnist是一个轻量级的类。它以Numpy数组的形式存储着训练、校验和测试数据集。同时提供了一个函数，用于在迭代中获得minibatch，后面我们将会用到。

运行TensorFlow的InteractiveSession

Tensorflow依赖于一个高效的C++后端来进行计算。与后端的这个连接叫做session。一般而言，使用TensorFlow程序的流程是先创建一个图，然后在session中启动它。

这里，我们使用更加方便的InteractiveSession类。通过它，你可以更加灵活地构建你的代码。它能让你在运行图的时候，插入一些计算图，这些计算图是由某些操作(operations)构成的。这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利，比如使用IPython。如果你没有使用InteractiveSession，那么你需要在启动session之前构建整个计算图，然后启动该计算图。

import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

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