tensorflow 之 mnist

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需要注意的细节:

1.绘制多幅图像,很好的一种思路:

2.求最大值

3.关于维度的问题

4.求准确率的方法

5.10分类的最大损失值

6.初始值不合适,直接发散。见下图

7.全部代码

7.1加载数据

7.1.1可视化数据

7.1.2预处理数据

7.2建立模型

7.2.1训练前的测试

7.2.2训练模型

7.2.3训练后的测试

7.2.4准确率计算


需要注意的细节:

1.绘制多幅图像,很好的一种思路:

tensorflow 之 mnist

2.求最大值

tensorflow 之 mnist

3.关于维度的问题

tensorflow 之 mnist

4.求准确率的方法

tensorflow 之 mnist

5.10分类的最大损失值

tensorflow 之 mnist

6.初始值不合适,直接发散。见下图

【默认是1.0】

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tensorflow 之 mnist

7.全部代码

7.1加载数据

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tensorflow 之 mnist

7.1.1可视化数据

tensorflow 之 mnist

7.1.2预处理数据

tensorflow 之 mnist

7.2建立模型

tensorflow 之 mnist

7.2.1训练前的测试

tensorflow 之 mnist

7.2.2训练模型

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tensorflow 之 mnist

7.2.3训练后的测试

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7.2.4准确率计算

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【完毕】