import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 載入資料集
mnist=input_data.read_data_sets("mnist_data",one_hot=true)
#定義每個批次的大小
batch_size=100
#計算一共有多少個批次
n_batch=mnist.train.num_examples//batch_size
#定義兩個placeholder
x=tf.placeholder(tf.float32,[none,784])
y=tf.placeholder(tf.float32,[none,10])
#建立乙個簡單的神經網路
w=tf.variable(tf.zeros([784,10]))
b=tf.variable(tf.zeros([10]))
prediction=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,w)+b)
#定義二次代價函式
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))
#使用梯度下降法
train_step=tf.train.gradientdescentoptimizer(0.2).minimize(loss)
#初始化變數
init=tf.global_variables_initializer()
#結果存放在布林型列表中
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1)) #返回一維張量中最大的值所在的位置
#求準確率
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
with tf.session() as sess:
sess.run(init)
for epoch in range(21):
for batch in range(n_batch):
batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(batch_size)
sess.run(train_step,feed_dict=)
acc=sess.run(accuracy,feed_dict=)
print("iter"+str(epoch)+",testing accuracy "+str(acc))
Mnist資料集分類簡單版本
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