vs2017 开始自己的第一个深度学习例子——MNIST分类(基于TensorFlow框架）-程序员宅基地

技术标签： tensorflow  vs2017  深度学习  MNIST  Deep Learning  Python  

这是针对于博客vs2017安装和使用教程（详细）的深度学习例子——MNIST分类项目新建示例

目录

一、新建项目

二、运行代码

三、生成结果

一、新建项目

1.项目创建参照博主文章：vs2017 开始自己的第一个Python程序

2.输入代码：


# -*- coding: utf-8 -*-
#获得数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

import tensorflow as tf

#输入图像数据占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

#权值和偏差
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

#使用softmax模型
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

#代价函数占位符
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

#交叉熵评估代价
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

#使用梯度下降算法优化：学习速率为0.5
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

#Session
sess = tf.InteractiveSession()

#初始化变量
tf.global_variables_initializer().run()

#训练模型，训练1000次
for _ in range(1000):
  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
  sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

#计算正确率
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
print("Training data:",mnist.train.num_examples)
print("Validating data size:",mnist.validation.num_examples)

效果如图：

二、运行代码

1.点击附加...运行程序，这个过程会很耗时

                                                                                        

2.运行过程中会下载生成文件夹，生成的数据在MNIST_data文件夹下，我们不需要手动解压

3.之后程序开始运行参数设置，具体的各个参数意义和用法在这里不赘述

三、生成结果

最后生成结果如下：

可以看到这次运行的准确率为91.73%，一般每次执行的结果都会不同，如果想提高精度可进行调参操作，这里不再赘述~

返回至原博客：vs2017安装和使用教程（详细）
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