手写数字识别tensorflow实验总结（Tensorflow实战一）

手写数字识别tensorflow实验总结（Tensorflow实战一）(2) 创建输入数据的占位符，分别创建特征数据x 标签数据y_(1)创建tensorflow默认会话(3)、如果需要使用到GPU进行训练，建议进行设置(4)、下载数据可以直接调用tensorflow提供的函数read_data_sets2、数据处理

1、准备数据集、定义超参数等工作

（1）、首先导入需要使用的包：

(2)、定义超参数

超参数如何设定是机器学习的另一个分支，超参数的选择在机器学习建模中最常用的是“交叉验证法”，在此就不多讨论。

(3)、如果需要使用到GPU进行训练，建议进行设置

(4)、下载数据可以直接调用tensorflow提供的函数read_data_sets

2、数据处理

(1)创建tensorflow默认会话

(2) 创建输入数据的占位符，分别创建特征数据x 标签数据y_

(3) 使用tf.summary.image保存图片信息

特征数据就是图片的像素数据拉升为一个1784的向量，如果需要在tensorboard上还原输入的特征数据对应的图片，则需要将拉升的1784的向量转为28281的原始像素，因此可以使用tf.reshape()从新调整特征数据的维度。

3、初始化参数w，b，并保存参数信息到summary

(1)初始化w和b

（2）记录训练过程的参数变化

（接下来将构建一个神经网络....）