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這里，我們用TensorFlow實現(xiàn)一個3層，即輸入層、隱藏層、輸出層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

引入相關(guān)模塊 # tensorflow 自帶mnist模塊

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets(".", one_hot=True, reshape=False)import tensorflow as tf

這里有個one_hot=True，one_hot表示獨熱編碼，可以看下面的圖片理解意思：

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　　one hot encoding

參數(shù)設(shè)置

learning_rate = 0.001training_epochs = 20batch_size = 128display_step = 1# 設(shè)置日志顯示次數(shù)用的n_input = 784# 輸入的大小n_classes = 10# 最后分成10個類別

learning rate是學(xué)習(xí)的速度，每次更新參數(shù)時的步長（速度），太小會造成學(xué)習(xí)速度太慢，太大會造成無法擬合的結(jié)果。

一個 epoch是指整個數(shù)據(jù)集正向反向訓(xùn)練一次。

batch size 是一次拿多少數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，具體可以參考What is a batch in TensorFlow? - Stack Overflow。

定義模型

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訓(xùn)練結(jié)果

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