tensorflow学习笔记

学习mnist_softmax.py 手写数字识别

向量：有大小和方向的量。标量：只有大小的量。

向量的写法：起点a，重点b，则写为ab上面加一个剪头。如果是在一个直角坐标系，则可以用数对的形式表示。例如（2，3）

每一手写数字样本图片都是28*28像素的图片 28*28=784，所以每个图片都可以表达为784纬向量空间中的点的集合

mnist.train.images用来保存样本图片

mnist.train.labels用来保存每张样本图片对应的数字。这些数字是0-9的数字，每个数字用一个one-hot vector（只有一个纬度是1，其余是0），例如：3表达为[0,0,0,1,0,0,0,0,0,0]