tensorflow-mnist训练(一：只有全连接网络)

mnist数据集首先下载好，在根目录下建立一个文件夹（MNIST_data），把下载好的mnist数据集保存在MNIST_data中，注意下载的mnist不用解压，程序会自动解压

下面代码包含：

一：网络结构只有全连接，比较简单

二：能得到测试集的精确度，大约为百分之91

三：能够保存模型 

import tensorflow as tf
#加载数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
#one_hot参数指将数据转成one_hot形式，如手写数字是0-9，若为0 ，则转为10维数据[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]。
#通过上两句代码，能够自动解压整理数据集
#例如把训练集的所有图像的像素点序列化，并与图像数量组成二维矩阵
#分为六类，分别是train（又分images和labels类），validation，test
print("训练集图像的尺寸：",mnist.train.images.shape)  # (55000, 784)
print("训练集标签的尺寸：",mnist.train.labels.shape)  # (55000, 10)
print("验证集图像的尺寸：",mnist.validation.images.shape)  # (5000, 784)
print("验证集标签的尺寸：",mnist.validation.labels.shape)  # (5000, 10)
print("测试集图像的尺寸：",mnist.test.images.shape)  # (10000, 784)
print("测试集标签的尺寸：",mnist.test.labels.shape)  # (10000, 10)


#设置参数
x = tf.placeholder("float", [None, 784])
# x 不是一个特定的值，而是一个占位符 placeholder ，我们在TensorFlow运行计算时输入这个值。
# 我们希望能够输入任意数量的MNIST图像，每一张图展平成784维的向量。我们用2维的浮点数张量来表示这些图，
# 这个张量的形状是 [None，784 ] 。（这里的 None 表示此张量的第一个维度可以是任何长度的。）
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
#我们的模型也需要权重值和偏置量，当然我们可以把它们当做是另外的输入（使用占位符），
#但TensorFlow有一个更好的方法来表示它们： Variable  。 一个 Variable 代表一个可修改的张量，
#存在在TensorFlow的用于描述交互性操作的图中。它们可以用于计算输入值，也可以在计算中被修改。
#W 的维度是[784，10]，因为我们想要用784维的图片向量乘以它以得到一个10维的证据值向量，每一位对应不同数字类。
# b 的形状是[10]，所以我们可以直接把它加到输出上面。

#softmax回归：softmax模型可以用来给不同的对象分配概率
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)


#交叉熵定义为损失函数
#为了计算交叉熵，我们首先需要添加一个新的占位符用于输入正确值：
#行数无限的，列数我们预先知道
y_ = tf.placeholder("float", [None,10])

#然后计算交叉熵:y是预测概率分布，y_是实际概率分布
# tf.reduce_sum  计算张量的所有元素的总和
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) #reduce_sum损失值的和

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
#在这里，我们要求TensorFlow用梯度下降算法（gradient descent algorithm）以0.01的学习速率最小化交叉熵
#因为TensorFlow拥有一张描述你各个计算单元的图，它可以自动地使用反向传播算法(backpropagation algorithm)来
#有效地确定你的变量是如何影响你想要最小化的那个成本值的


saver = tf.train.Saver()#保存或者读取模型


#现在我们可以在一个Session会议里面启动我们的模型：

with tf.Session() as sess:
    #在运行计算之前，我们需要添加一个操作来初始化我们创建的变量
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    #然后开始训练模型，这里我们让模型循环训练1000次！
    for i in range(1000):
      batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
      #随机取batch_xs为100个训练图片，batch_ys为100个对应的标签
      sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})


    #评估我们的模型 
    #首先让我们找出那些预测正确的标签.tf.argmax是一个非常有用的函数，它能给出某个tensor对象在某一维上的其数据最大值所在的索引值。
    #由于标签向量是由0,1组成，因此最大值1所在的索引位置就是类别标签，
    #比如 tf.argmax(y,1) 返回的是模型对于任一输入x预测到的标签值，
    #而  tf.argmax(y_,1)  代表正确的标签，
    #我们可以用  tf.equal  来检测我们的预测是否真实标签匹配(索引位置一样表示匹配)。
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))

    #这行代码会给我们一组布尔值。为了确定正确预测项的比例，我们可以把布尔值转换成浮点数，然后取平均值。
    #例如， [True, False, True, True]  会变成  [1,0,1,1]  ，取平均值后得到  0.75 .
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))


    #最后，我们计算所学习到的模型在测试数据集上面的正确率。
    print ("准确率",sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

    save_path = saver.save(sess,"save/model")