第二节,mnist手写字体识别
1、获取mnist数据集,得到正确的数据格式
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)
2、定义网络大小:图片的大小是28*28,784个像素点,输入神经元为784个,输出0~9个数,输出神经元为10个
n_layer1 = 10
examples_to_show = 10 #显示的测试图像个数
y_data = tf.placeholder(tf.float32,[None,n_layer1])
output = tf.add(tf.matmul(x_data,weights),biases)
if activation_function == None:
return tf.nn.sigmoid(output)
else:
return tf.nn.softmax(output)
y_pre=addlayer(x_data,layer1_weights,layer1_biases,activation_function=tf.nn.softmax)
y_true=y_data
sess = tf.Session()
sess.run(init)
batch_xs,batch_ys =mnist.train.next_batch(100)
if (i%50==0):
y_pre_test = sess.run(y_pre,feed_dict={x_data:x_input_test, y_data:y_true_test})
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y_pre_test,1),tf.argmax(y_true_test,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
result = sess.run(accuracy, feed_dict={x_data:x_input_test , y_data:y_true_test})

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