本文主要是介绍TensorFlow学习笔记之四（MNIST数字识别)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 1. 关于MNIST数据集
- 2. 前向传播确定网络结构
- 2.1 涉及的方法
1. 关于MNIST数据集
数据集和input_data文件
- 有6万张28*28像素点的0~9手写数字图片和标签，用于测试。
- 有1万张28*28像素点的0~9手写数字图片和标签，用于测试。
每张图片有784个像素点（28*28=784）组成一个长度为784的一维数组，用做个输入特征
[ 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 . . . 0 1 1 0 1 0 ] 728 ∗ 1 \begin{gathered} \begin{bmatrix} 0 & 0 & 0 &0 & 1 & 0 &0 & 1 & 1 &0 & 1 & 0 &...&0 & 1 & 1 &0 & 1 & 0 \end{bmatrix} \end{gathered}_{728*1} [0000
这篇关于TensorFlow学习笔记之四（MNIST数字识别)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
