mnist softmax 无隐层

根据提供的引用，mnist softmax 无隐层是指使用softmax回归模型对手写数字图像进行分类，该模型没有隐藏层。softmax回归模型是一种基本的神经网络模型，它可以用于多分类问题。在mnist数据集中，每个图像都是28x28像素的灰度图像，因此输入层有784个神经元（28x28）。输出层有10个神经元，每个神经元对应一个数字类别（0-9）。softmax回归模型的目标是将输入图像分为这10个类别之一。

以下是mnist softmax 无隐层的Python代码示例：

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

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

# 创建输入占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

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

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

# 创建损失函数
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

# 创建优化器
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 创建会话并训练模型
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
for _ in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

# 测试模型准确率
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}))