tensorflow中mnist识别和结果可视化

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于 2017-06-19 15:03:32 发布 · 1k 阅读

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#tensorflow #mnist手写体数字识别

本文档展示了如何使用TensorFlow进行MNIST手写体数字识别，并通过TensorBoard进行结果可视化。运行TensorBoard命令`tensorboard --logdir=log/`后，可以观察到模型训练的详细情况和识别效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import tensorflow as tf
import numpy as np
import input_data

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

def add_layer(inputs,in_size,out_size,n_layer,activation_function=None):
    layer_name = 'layer%s' %n_layer
    with tf.name_scope(layer_name):
        with tf.name_scope('weights'): #tf.name_scope()创建结点
            Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size],mean=