MNIST数据集上的线性分类实验基于softmax 函数 代码

下面是基于Softmax函数进行MNIST数据集线性分类的Python代码示例：

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

# 加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 创建x和y的占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 创建权重和偏差变量
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

# 创建Softmax模型
y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 创建交叉熵损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(y_pred), reduction_indices=[1]))

# 创建梯度下降优化器
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 创建会话，并进行训练
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
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})

# 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}))

在这个代码示例中，我们使用TensorFlow来创建一个Softmax模型，使用交叉熵损失函数和梯度下降优化器进行训练，并计算模型在测试集上的准确率。需要注意的是，我们使用MNIST数据集中的one-hot编码标签，因此我们需要将模型输出的预测标签与真实标签进行比较时，需要使用`tf.argmax`函数来获取预测标签和真实标签的索引。