import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) x = tf.placeholder(tf.float32,[None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10])) y= tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)
y_ = tf.placeholder("float",[None,10])
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy) init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.Session()
sess.run(init) for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs,y_: batch_ys}) correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})
按照教程,首先跑的是MNIST的历程。按照极客学院的教程,首先使用的是一个传统softmax的方法来实现的机器学习算法,核心是使用梯度下降的方式来进行的。上边是我整理的代码,train阶段的正确率是91%。
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