深度神经网络实现手写数据集识别完整代码

以下是使用深度神经网络实现手写数字识别的 Python 代码，使用的是 TensorFlow 框架：

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)

# 定义输入和输出的占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 定义权重和偏置变量
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

# 定义模型
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

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

# 定义优化器
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 定义准确率计算方法
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 启动会话
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    
    # 迭代训练
    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})
        
        # 每隔100步输出一次准确率
        if i % 100 == 0:
            acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})
            print("Step %d, accuracy: %f" % (i, acc))

在上面的代码中，我们首先加载了 MNIST 数据集，并使用 `tf.placeholder` 定义了输入和输出的占位符。然后，我们定义权重和偏置变量，并使用 `tf.nn.softmax` 定义了模型。接着，我们使用交叉熵损失函数和梯度下降优化器进行训练，并使用 `tf.equal` 和 `tf.reduce_mean` 定义了准确率计算方法。最后，我们在会话中初始化变量并进行训练，每隔100步输出一次准确率。