自己的TensorFlowd的mnist入门
这是我关于mnist手势数据集的入门，包含了自己的一些感想，也是第一篇博客，希望能得到大家的指正，共同交流。
mnist是机器学习的入门水平，相当于编程的Holle world，但就是看似简单的东西，由于自己的水平有限，耗费了不少时间。
先说一下遇到的问题：
- 自己一直用的是notepad++，但是在调用
下载数据集时，会出现如下错误：
- 为此我打算自己下载数据集，下载地址 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 我将其存放在Mnist文件夹下，需要注意的一点是不要解压，运行
时，出现错误 
，找了许多方法也不管用
没办法只能病急乱投医了，，，于是在命令行窗口将源代码跑了一遍，竟然运行成功了，，，，，吐血，，
感觉突然对notepad++失去了信心，不过也有可能是某些问题我没有发现，希望大家可以指正，下面我就讲我的正确步骤讲一下，也算是给自己加深一下印象
步骤：
首先导入tensorflow和其自带的input_data.py文件
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
接下来运行下面一行代码下载数据集并获取（如果已经下载则直接获取数据集）
mnist = input_data.read_data_sets('Mnist', one_hot = True)
此时获取的数据集就保存在当前目录下的Mnist文件夹
然后运行如下代码构建tensorflow的计算图
#x没有指定具体样本数量，后面可以灵活插入具体的样本数量值 x = tf.placeholder("float", [None, 784]) W = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b) y_ = tf.placeholder("float", [None,10]) cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) #优化算法采用梯度下降法 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy) #初试化所有变量（tensorflow中必须初始化一下） init = tf.initialize_all_variables()
下面创建Session来运行上面创建的计算图
sess = tf.Session() sess.run(init) #用for循环进行1000此梯度下降迭代 for i in range(1000): #此处采用batch为100的随机梯度下降算法 batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) #用equal函数进行正确率的计算 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) #将正确率打印出来 print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
我得到的结果是0.9058，其实这个结果对于mnist来说不是特别好，主要是因为只用了一层的NN，如果采用多层的CNN效果会好得多
还存在的疑问：在Coursera课程上习惯于向量化的时候将样本数作为列数，我试过，但是在feed_dict的时候出错了，可能由于现在掌握的东西太少，还得继续努力，接下来遇到问题及解决方法会继续记录下来，希望大家能够交流指正。
