走进tensorflow第二步——MNIST手写数字分类问题（基础篇）

最新推荐文章于 2024-09-06 17:58:36 发布

beyond_LH

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分类专栏： AI 文章标签： mnist tensorflow input_data

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本文档记录了使用TensorFlow解决MNIST手写数字分类问题的过程，包括遇到的版本问题、代码修改和数据集获取。由于官方文档中的链接失效，作者从官网下载了MNIST数据集，并指出了文档中softmax等式的错误。代码中，作者将已废弃的tf.initialize_all_variables()替换为tf.global_variables_initializer()，最终实现了90%以上的识别准确率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

继续跟着官方文档走，可这次遇到的插曲有点多，整了一下午。之前用anaconda安装的tensorflow，用spyder运行时出现了意料之外的错误，查资料显示版本问题，各种更新，pip不好使，最后还是用conda安装的，有点凌乱，反正最后不知咋地就整好了，神奇。。

开始吧，大家可以参考官方文档，有略微修改：https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-c1ov28so.html

上述链接是w3school的，如果心里有坎也可以看官方的，一样的：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html

当时读文档的时候发现了错误，提交笔记一直没通过，难道有啥黑幕。。大家可以注意一下那个softmax等式，很明显的错误，第二个图（矩阵格式）是对的。

ok，开始吧：

# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_

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