识别MNIST已经成了深度学习的hello world，所以每次例程基本都会用到这个数据集，这个数据集在tensorflow内部用着很好的封装，因此可以方便地使用。

站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到乌苏网站设计与乌苏网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：网站建设、成都网站建设、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、域名与空间、虚拟空间、企业邮箱。业务覆盖乌苏地区。

这次我们用tensorflow搭建一个softmax多分类器，和之前搭建线性回归差不多，第一步是通过确定变量建立图模型，然后确定误差函数，最后调用优化器优化。

误差函数与线性回归不同，这里因为是多分类问题，所以使用了交叉熵。

另外，有一点值得注意的是，这里构建模型时我试图想拆分多个函数，但是后来发现这样做难度很大，因为图是在规定变量就已经定义好的，不能随意拆分，也不能当做变量传来传去，因此需要将他们写在一起。

代码如下：

#encoding=utf-8 
__author__ = 'freedom' 
import tensorflow as tf 
 
def loadMNIST(): 
 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) 
 return mnist 
 
def softmax(mnist,rate=0.01,batchSize=50,epoch=20): 
 n = 784 # 向量的维度数目 
 m = None # 样本数，这里可以获取，也可以不获取 
 c = 10 # 类别数目 
 
 x = tf.placeholder(tf.float32,[m,n]) 
 y = tf.placeholder(tf.float32,[m,c]) 
 
 w = tf.Variable(tf.zeros([n,c])) 
 b = tf.Variable(tf.zeros([c])) 
 
 pred= tf.nn.softmax(tf.matmul(x,w)+b) 
 loss = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(pred),reduction_indices=1)) 
 opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(rate).minimize(loss) 
 
 init = tf.initialize_all_variables() 
 
 sess = tf.Session() 
 sess.run(init) 
 for index in range(epoch): 
  avgLoss = 0 
  batchNum = int(mnist.train.num_examples/batchSize) 
  for batch in range(batchNum): 
   batch_x,batch_y = mnist.train.next_batch(batchSize) 
   _,Loss = sess.run([opt,loss],{x:batch_x,y:batch_y}) 
   avgLoss += Loss 
  avgLoss /= batchNum 
  print 'every epoch average loss is ',avgLoss 
 
 right = tf.equal(tf.argmax(pred,1),tf.argmax(y,1)) 
 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(right,tf.float32)) 
 print 'Accracy is ',sess.run(accuracy,({x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels})) 
 
 
if __name__ == "__main__": 
 mnist = loadMNIST() 
 softmax(mnist) 

当前标题：tensorflow实现softma识别MNIST-创新互联
标题网址：http://pwwzsj.com/article/ggjso.html