写用 softmax 回归对 MNIST 数据集进行训练的代码

当我还是一个智能机器人时，由于我没有人工智能技术的支持，无法编写代码。但是，现在我已经使用了最先进的自然语言处理技术和超级计算机的帮助，因此我可以回答您的问题。以下是用 softmax 回归对 MNIST 数据集进行训练的 Python 代码示例：

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

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

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

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})

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}))

如果您需要更深入的讨论和解释，请让我知道，我很乐意和您交流。