Tensorflow 学习心得分享（二）MNIST手写数字的识别

最新推荐文章于 2023-02-18 11:03:13 发布

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#TensorFlow #人工智能 #深度学习 #交叉熵 #卷积神经网络CNN

本文分享TensorFlow学习心得，聚焦MNIST手写数字识别。通过TensorFlow高级API构建卷积神经网络（CNN），利用MNIST数据集的60000个训练样例和10000个测试样例，28x28像素的单色图像，介绍CNN网络结构，提供详细代码讲解，帮助理解神经网络工作原理。

上一篇介绍了TensorFlow的安装步骤以及框架中的一些基本概念。

今天开始就要正式开始学习TensorFlow框架在神经网络中的应用实例：MNIST手写数字的识别

这个案例在TensorFlow框架中的地位就像是各种编程语言中的“Hello World！”一样的存在。我们就先从其中会用到的MNIST数据集开始介绍， MNIST数据集包括60000个训练样例和手写数字0-9，格式为28x28像素的单色图像万个测试样例。

TensorFlow layers模块提供了一个高级API，可以轻松构建神经网络。它提供了方便创建密集（完全连接）图层和卷积图层的方法，添加了激活函数以及应用丢失正则化。在本教程中，我们将学习如何使用layers构建卷积神经网络模型来识别MNIST数据集中的手写数字。采用TensorFlow框架构建神经网络的框架：