使用Tensorflow构建一个简单神经网络识别MNIST（数据集已经提前下载好并放在同级文件夹）

好的，我可以为您提供一些代码示例。

首先，您需要导入必要的库和数据集。请确保您已经安装了Tensorflow。

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

接下来，您需要定义神经网络的结构。以下是一个简单的三层神经网络：一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。

# 定义输入和输出占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 定义隐藏层
W1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([784, 256], stddev=0.1))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([256]))
h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W1) + b1)

# 定义输出层
W2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([256, 10], stddev=0.1))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.matmul(h1, W2) + b2

在此模型中，输入层具有784个节点（对应于MNIST图像的像素数量），输出层具有10个节点（对应于0-9数字的分类）。

接下来，您需要定义损失函数和优化器。

# 定义损失函数和优化器
cross_entropy = tf.reduce_mean(
    tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

在训练时，您需要使用feed_dict向占位符提供数据。以下是一个简单的训练循环：

# 创建会话并初始化变量
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()

# 开始训练
for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

最后，您可以在测试集上评估模型的准确性。

# 在测试集上评估模型
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images,
                                    y_: mnist.test.labels}))

以上就是一个简单的MNIST分类器的代码示例。您可以根据需要进行修改和扩展。