tensorflow训练mnist数据集-识别手写数字

最新推荐文章于 2021-11-30 11:40:58 发布
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本文介绍了如何使用TensorFlow加载MNIST数据集，并通过Softmax Regression模型进行手写数字识别。在训练过程中，使用梯度下降优化器调整模型参数，最终模型在测试集上的准确率达到了约91.92%。

1、加载mnist数据集

    TensorFlow提供了mnist加载的封装，在python中直接运行以下代码即可完成mnist数据加载。


    运行成功会出现如下现实：


    下载好的mnist数据集在C:\Users\%你的主机名%文件夹下：


    然后我们来查看一下这个数据集的情况，print(mnisr.trian.images.shape,mnist.train.labels.shape),该语句输出结果是：（55000,784） （55000,10）表示了训练集images数据一共有55000个样本，每一个样本长度是784,标签一共是10个数字。print(mnist.test.images.shape,minst.test.labels.shape),该语句输出的结果是（10000,784） （10000,10）表示测试集images数据一共10000个样本，每个样本长度是

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