MNIST手写数字识别的简单模型变量的定义

MNIST手写数字识别的简单模型中，需要定义以下变量：

1. 输入层变量 `inputs`：表示输入数据的形状和类型，通常为一个四维张量，形状为 `(batch_size, height, width, channels)`，其中 `batch_size` 表示每次训练时使用的样本数量，`height` 和 `width` 分别表示图像的高度和宽度，`channels` 表示图像的通道数，对于灰度图像来说，通道数为1。

2. 卷积层和池化层变量 `x`：表示卷积层和池化层的输出特征图，通过对输入层进行卷积和池化操作得到。

3. 展开特征图变量 `x`：表示将特征图展开成一维向量，用于输入到全连接层中进行分类。

4. 全连接层变量 `x`：表示全连接层的输出特征向量，通过将展开的特征图输入到全连接层中进行计算得到。

5. 输出层变量 `outputs`：表示模型的输出结果，通常为一个二维张量，形状为 `(batch_size, num_classes)`，其中 `num_classes` 表示分类的类别数。

以上变量可以使用 TensorFlow 的 Keras API 来定义。