摘要：
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("F:\TensorflowProject\MNIST_data" 阅读全文
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import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorflowProject\\MNI 阅读全文
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import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorflowProject\\MN 阅读全文
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2、tf.train.AdamOptimizer()函数是Adam优化算法：是一个寻找全局最优点的优化算法，引入了二次方梯度校正。 tf.train.AdamOptimizer.__init__( learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilo 阅读全文
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1.求loss： tf.reduce_mean（tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)） 第一个参数logits：就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_ 阅读全文
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import os # 创建的目录 path = "D:/gaona/liuhai/i love you" os.makedirs( path ) 阅读全文