mnist数据集分类网络前向传播python代码

以下是一个简单的MNIST数据集分类网络的前向传播Python代码：

import tensorflow as tf

# 定义输入层
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

# 定义第一个全连接层
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)

# 定义第二个全连接层
W2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([256, 10], stddev=0.1))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.matmul(h1, W2) + b2

# 定义损失函数
y_true = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=y_true))

# 定义优化器和训练操作
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 定义准确率评估操作
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_true, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

其中，输入层是一个大小为[None, 784]的placeholder，表示可以输入任意数量的大小为784的图像。第一个全连接层有256个神经元，第二个全连接层有10个神经元，分别对应10个分类。损失函数使用交叉熵，优化器使用梯度下降，准确率评估使用了tf.equal和tf.cast函数。