TensorFlow实战_黄文坚 高清完整书籍和代码.rar

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from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets（“MNIST_data/“ one_hot=True）

print（mnist.train.images.shape mnist.train.labels.shape）
print（mnist.test.images.shape mnist.test.labels.shape）
print（mnist.validation.images.shape mnist.validation.labels.shape）

import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession（）
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（tf.float32 [None 10]）
cross_entropy = tf.reduce_mean（-tf.reduce_sum（y_ * tf.log（y） reduction_indices=[1]））

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer（0.5）.minimize（cross_entropy）

tf.global_variables_initializer（）.run（）

for i in range（1000）:
    batch_xs batch_ys = mnist.train.next_batch（100）
    train_step.run（{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 tf.float32））

print（accuracy.eval（{x: mnist.test.images y_: mnist.test.labels}））

 属性            大小     日期    时间   名称
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