tensorflow mnist人工神经网络

好的，我可以为您介绍一下使用 TensorFlow 实现 MNIST 手写数字识别的人工神经网络。

首先，我们需要导入 TensorFlow 和 MNIST 数据集：

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，我们可以定义神经网络的结构。在这个例子中，我们使用两个隐藏层，每个隐藏层有 256 个神经元。输出层有 10 个神经元，对应于数字 0 到 9。

input_size = 784
hidden_size = 256
output_size = 10

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_size])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, output_size])

w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([input_size, hidden_size], stddev=0.1))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([hidden_size]))
h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, w1) + b1)

w2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden_size, hidden_size], stddev=0.1))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([hidden_size]))
h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h1, w2) + b2)

w3 = tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden_size, output_size], stddev=0.1))
b3 = tf.Variable(tf.zeros([output_size]))
y_pred = tf.matmul(h2, w3) + b3

然后，我们可以定义损失函数和优化器，使用交叉熵作为损失函数，使用梯度下降优化器进行优化。

cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=y_pred))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

接下来，我们可以开始训练模型。在每个训练迭代中，我们会从数据集中随机选择一批样本进行训练，然后更新神经网络的参数。

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

batch_size = 100
num_epochs = 1000

for epoch in range(num_epochs):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})

最后，我们可以在测试集上进行测试，计算模型的准确率。

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

print("Accuracy:", sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))

这就是使用 TensorFlow 实现 MNIST 手写数字识别的人工神经网络的基本过程。