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TensorFlow 入门(MNIST数据集)
 
来源:钱龙博亚-钱龙博亚官网-钱龙博亚网址-钱龙博亚登录 时间:2020-02-09 13:00:41

  【IT168 技术】TensorFlow 中的layers 模块提供了高级API,使我们能轻易创建出神经网络。包括全连接层,卷积层,激活函数,dropout regularization。在本文中,将构建CNN网络来进行手写数字识别。

  MNIST数据集包括60000个训练样本,10000个测试样本,每个样本为28*28像素的图片。

  Logits Layer输出一个tensor[batch_size,10](类似一个batch_size 行,10列的一个矩阵,对应每一张图片,都会产生一个向量,每个向量有10个值),在此,我们可以生成两种类型的返回值,(1)返回0,1,2,3,4,5,6,7,8,9中的一个数字(2)返回对应每个数字的概率,例如0的概率是0.2,1的概率是0.7等等。

  在本例中,我们返回向量(10个值)中,最大值对应的类别。使用tf.argmax()获得对应的索引。

  我们使用name参数来明确命名这个操作softmax_tensor,所以我们可以在稍后引用它.