基于Tensorflow的mnist完整样例

包括数据集、网络结构、训练代码、测试代码，还有示范的最终模型

import tensorflow as tf

INPUT_NODE = 784
OUTPUT_NODE = 10
layer1_NODE = 500

def get_weight_variable（shaperegularizer）:
    weights = tf.get_variable（“weights“shapeinitializer=tf.truncated_normal_initializer（stddev=0.1））
    if regularizer != None:
        tf.add_to_collection（‘losses‘ regularizer（weights））
    return  weights

def inference（input_tensor regularizer）:
    with tf.variable_scope（‘layer1‘）:
        weights = get_weight_variable（[INPUT_NODE layer1_NODE] regularizer）
        biases = tf.get_variable（“biases“ [layer1_NODE] initializer=tf.constant_initializer（0.0））
    layer1 = tf.nn.relu（tf.matmul（input_tensor weights） + biases）
    with tf.variable_scope（‘layer2‘）:
        weights = get_weight_variable（[layer1_NODE OUTPUT_NODE] regularizer）
        biases = tf.get_variable（“biases“ [OUTPUT_NODE] initializer=tf.constant_initializer（0.0））
    layer2 = tf.nn.relu（tf.matmul（layer1 weights） + biases）
    return layer2

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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