这篇文章将为大家详细讲解有关tensorflow如何实现KNN识别MNIST，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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KNN算法算是最简单的机器学习算法之一了，这个算法大的特点是没有训练过程，是一种懒惰学习，这种结构也可以在tensorflow实现。

KNN的最核心就是距离度量方式，官方例程给出的是L1范数的例子，我这里改成了L2范数，也就是我们常说的欧几里得距离度量，另外，虽然是叫KNN，意思是选取k个最接近的元素来投票产生分类，但是这里只是用了最近的那个数据的标签作为预测值了。

__author__ = 'freedom' 
import tensorflow as tf 
import numpy as np 
 
def loadMNIST(): 
 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) 
 return mnist 
def KNN(mnist): 
 train_x,train_y = mnist.train.next_batch(5000) 
 test_x,test_y = mnist.train.next_batch(200) 
 
 xtr = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) 
 xte = tf.placeholder(tf.float32,[784]) 
 distance = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.pow(tf.add(xtr,tf.neg(xte)),2),reduction_indices=1)) 
 
 pred = tf.argmin(distance,0) 
 
 init = tf.initialize_all_variables() 
 
 sess = tf.Session() 
 sess.run(init) 
 
 right = 0 
 for i in range(200): 
  ansIndex = sess.run(pred,{xtr:train_x,xte:test_x[i,:]}) 
  print 'prediction is ',np.argmax(train_y[ansIndex]) 
  print 'true value is ',np.argmax(test_y[i]) 
  if np.argmax(test_y[i]) == np.argmax(train_y[ansIndex]): 
   right += 1.0 
 accracy = right/200.0 
 print accracy 
 
if __name__ == "__main__": 
 mnist = loadMNIST() 
 KNN(mnist)

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