人工智能CNN 卷积神经网络结构(tensorflow代码实现)

MNIST是一个简单的视觉计算数据集,它是像下面这样手写的数字图片:

MNIST

通过上期的分享,我们了解了手写数字识别的基本原理以及CNN卷积神经网络的基本原理,本期我们结合MNIST数据集,来用代码来实现CNN。(手写数字识别是TensorFlow人工智能最基础的案例,这个跟学习编程语言的hello Word一样)

1、插入MNIST数据集

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

2、定义精度函数

def compute_accuracy(v_xs, v_ys):global predictiony_pre = sess.run(prediction, feed_dict={xs: v_xs})correct_prediction = tf.equal(tf.arg_max(y_pre, 1), tf.arg_max(v_ys, 1))accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))result = sess.run(accuracy, feed_dict={xs: v_xs, ys: v_ys})return resu

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