手寫數字識別

import os 

os.environ['tf_cpp_min_log_level']='2' #不想讓警告的資訊輸出可以新增
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
def mnist_demo():
# 載入資料集
mnist = input_data.read_data_sets('e:/soft/mnist_data',one_hot=true)
images,labels = mnist.train.next_batch(100)
print('images.shape',images.shape,'labels.shape:',labels.shape)
# 1.準備資料
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[none,784])
y_true = tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[none,10])
# 2.構建模型 x(none,784) * weight(784,10) + bias = y(none,10)
weight = tf.variable(initial_value=tf.random_normal(shape=[784,10]))
bias = tf.variable(initial_value=tf.random_normal(shape=[10]))
y_predict = tf.matmul(x,weight) + bias
# 3.構建損失函式 softmax 交叉熵損失
error = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true,logits=y_predict))
# 4.優化損失
optimizer = tf.train.gradientdescentoptimizer(learning_rate=0.1).minimize(error)
# 初始化變數
init = tf.global_variables_initializer()
# 開始會話
with tf.session() as sess:
# 執行初始化變數
sess.run(init)
print('訓練模型前的損失:%f'%(sess.run(error,feed_dict=)))
# 訓練
for i in range(1000):
op,loss = sess.run([optimizer,error],feed_dict=)
print('第%d次訓練模型的損失:%f'%((i+1),loss))
手寫數字識別
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