MNIST数据集手写数字识别（softmax回归模型）

机器学习入门之MNIST数据集

使用平台：python35自带的IDLE

>>>from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
>>> mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)//从MNIST_data/中读取数据到mnist对象，数据不存在是自动执行下载

另外一种方法：
yana Lecun博客—MNIST数据集下载链接
下载完成放入MNIST_data/文件夹中执行上述代码提取数据到mnist对象
MNIST数据集手写数字识别（softmax回归模型）

>>> import os
>>> import scipy.misc
>>> save_dir='MNIST_data/raw/' //定义一个文件存储路径
>>> if os.path.exists(save_dir) is False:                                   
                os.makedirs(save_dir)
        //如果文件目录不存在，则新建一个文件目录

for i in range(40)://生成40张手写数字图片（28*28规格）在MNIST_data/raw
	image_array=mnist.train.images[i,:]
	image_array=image_array.reshape(28,28) //reshape ,本来是1维784width的向量
	filename=save_dir+'mnist_train_%d.jpg'%i //保存图片文件的文件名格式
	scipy.misc.toimage(image_array,cmin=0.0,cmax=1.0).save(filename)
	//通过scipy.misc.toimage将二维数组向量转为图像，然后以相应的文件名存储起来

MNIST数据集手写数字识别（softmax回归模型）

>>> print(mnist.train.labels[0,:])//打印第0张训练图片的标签的独热
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]

import numpy as np
for i in range(40):
	one_hot_label=mnist.train.labels[i,:]//独热形式表示
	label=np.argmax(one_hot_label)//通过np.argmax，可以直接获得原始的label
	print('mnist_train_%d.jpg label: %d'%(i,label))//打印显示40张图片的标签

>>> x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
//x是一个占位符，None为任意数量图片，784向量
>>> w=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
//w变量，是softmax模型的参数，将输入的784维的图片转化为一个10维的输出，初始值是0
>>> b=tf.Variable(tf.zeros([10]))//模型参数，作为一个偏置项
>>> y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,w)+b)//y表示模型的输出
>>> y_=yf.placeholder(tf.float32,[None,10])//实际的图像标签，以占位符表示

 cross_entropy=
		tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))) 
		//y为模型输出，y_为实际标签，根据y和y_构造交叉熵损失

train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
 //针对损失进行用梯度下降进行模型参数的优化
  0.01是优化中的学习率，TensorFlow会默认对所有变量进行优化，而这里只有w和b参数

sess=tf.InteractiveSession()//创建会话
tf.global_variables_initializer().run()//初始化所有变量，分配内存

for _ in range(1000)://进行1000次优化
	batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(100)
	//batch_xs,batch_ys对应两个占位符，每次从mnist.trian中抽取100个训练数据
	sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y_:batch_ys})
	//在会话中运行train_step，运行是传入占位符的值

>>> correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))
//tf.argmax是用来将独热表示以及模型的输出转化为数字标签，取出最大值的下标
//tf.equal用以比较模型输出和实际标签是否相等，并将结果保存到
>>> accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
//tf.cast是将correct_prediction中的值转化成float32型的变量
//tf.reduce_mean计算数组中所有元素的平均值
>>> print(sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels}))
0.911
//使用全体测试样本进行测试，准确率为0.911，准确率并不是很高

softmax回归是一个简单的模型，由上图可见准确率并不高

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