Tensorflow小样例-分类模型(识别mnist手写数字)

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 导入mnist手写数字图像
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)

# 增加网络层的函数
def add_layer(inputs, int_size,out_size,activation_function=None):

# 神经元权重初值：从正态分布中输出随机值，shape为[int_size,out_size]
Weights = tf.Variable(tf.random_normal([int_size,out_size]))
# 偏差初值
biases = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size]) + 0.1)
Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
# 激活函数
if activation_function is None:
outputs = Wx_plus_b
else:
outputs = activation_function(Wx_plus_b)
return outputs

# 计算准确度函数
def compute_accuracy(v_xs,v_ys):
# Python中有局部变量和全局变量，当局部变量名字和全局变量名字重复时，局部变量会覆盖掉全局变量。
# 如果要给全局变量在一个函数里赋值，必须使用global语句。global VarName的表达式会告诉Python，
# VarName是一个全局变量，这样Python就不会在局部命名空间里寻找这个变量了。
global prediction
# 执行添加输出层命令
y_pre = sess.run(prediction,feed_dict={xs:v_xs})
# 由于是用于分类手写数字，所以输出层中10个神经元只有1个有值，在预测是否准备时，只需判断输出的向量中非零的元素的位置是否相等即可
# tf.equal  : 判断两个tensor是否每个元素都相等。返回一个格式为bool的tensor
# tf.argmax : 找到给定的张量tensor中在指定轴axis上的最大值的位置。
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pre,1),tf.argmax(v_ys,1))
# 求预测结果的平均值
# cast(x, dtype, name=None)：将x的数据格式转化成dtype
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
result = sess.run(accuracy,feed_dict={xs:v_xs,ys:v_ys})
return result

xs = tf.placeholder(tf.float32,[None, 784]) # 28*28
ys = tf.placeholder(tf.float32,[None, 10])

# 添加隐藏层,输入值是 xs，在隐藏层有 10 个神经元
prediction = add_layer(xs,784,10,activation_function=tf.nn.softmax)

# 损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys*tf.log(prediction),reduction_indices=[1]))

# 定义优化器，目的是的损失函数尽可能小
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 构建对话
sess = tf.Session()

# 对所有变量进行初始化
sess.run(tf.initialize_all_variables())

for i in range(1000):
# 按批次训练，每批100行数据
batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
# 开始训练
sess.run(train_step,feed_dict={xs:batch_xs,ys:batch_ys})
# 每50次输出一次准确度
if i % 50 == 0:
print(compute_accuracy(mnist.test.images,mnist.test.labels))