用TensorFlow按照准备数据、构建模型、模型训练、模型预测四个步骤学习逻辑回归模型的程序 开发方法。 (1) 准备数据。根据手写字符识别的具体应用，将所给的MNIST 数据集划分为训练 集、验证集和测试集。 (2) 构建模型。构建手写识别两层神经网络 (第一隐藏层 64 个神经元，第二隐藏层 32 个神经元)。 (3) 训练模型。根据生成的训练集数据，构建模型，进行模型训练，同时生成相应的 损失变化图。 (4) 试一试将模型的学习率设为 0.01 和 0.001 的训练结果进行区别，输出相应的准确 率。

以下是使用TensorFlow开发逻辑回归模型的程序：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 准备数据
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
x_train, y_train = mnist.train.images, mnist.train.labels
x_val, y_val = mnist.validation.images, mnist.validation.labels
x_test, y_test = mnist.test.images, mnist.test.labels

# 构建模型
input_size = 784
hidden_size1 = 64
hidden_size2 = 32
output_size = 10

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

W1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([input_size, hidden_size1], stddev=0.1), name='W1')
b1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[hidden_size1]), name='b1')
W2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden_size1, hidden_size2], stddev=0.1), name='W2')
b2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[hidden_size2]), name='b2')
W3 = tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden_size2, output_size], stddev=0.1), name='W3')
b3 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[output_size]), name='b3')

hidden1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W1) + b1)
hidden2 = tf.nn.relu(tf.matmul(hidden1, W2) + b2)
output = tf.matmul(hidden2, W3) + b3

loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=y, logits=output))

# 训练模型
learning_rate = 0.01 # 可以尝试更改学习率
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss)

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

num_steps = 1000
batch_size = 100
for i in range(num_steps):
    batch_index = i % (mnist.train.num_examples // batch_size)
    batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)
    feed_dict = {x: batch_x, y: batch_y}
    _, loss_val = sess.run([train_step, loss], feed_dict=feed_dict)
    
    if i % 100 == 0:
        print('Step {}: loss = {}'.format(i, loss_val))

# 模型预测
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(output, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

acc_train = sess.run(accuracy, feed_dict={x: x_train, y: y_train})
acc_val = sess.run(accuracy, feed_dict={x: x_val, y: y_val})
acc_test = sess.run(accuracy, feed_dict={x: x_test, y: y_test})

print('Train accuracy: {}'.format(acc_train))
print('Validation accuracy: {}'.format(acc_val))
print('Test accuracy: {}'.format(acc_test))

在上面的程序中，我们首先准备了MNIST数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集。然后，我们构建了一个两层神经网络模型，其中第一隐藏层有64个神经元，第二隐藏层有32个神经元。我们使用softmax交叉熵损失函数进行训练，使用梯度下降算法进行优化。

在训练模型时，我们使用了一个循环来迭代一定数量的步骤，并在每个步骤中随机选择一个小批量的训练数据进行训练。我们还打印了损失函数的值以跟踪训练进度。

最后，我们使用测试集来评估模型的准确性，并输出训练、验证和测试的准确性。

如果你想试一试将学习率设为0.01和0.001的训练结果进行区别，你可以更改learning_rate的值，并重新运行程序。