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。 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: #en
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