mnist softmax
时间: 2023-11-20 07:57:39 浏览: 32
以下是使用Softmax回归模型对MNIST数据集进行分类的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 读取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Softmax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}))
```
该示例代码使用TensorFlow实现了一个简单的Softmax回归模型,用于对MNIST数据集进行分类。首先读取MNIST数据集,然后创建输入占位符、权重和偏置变量以及Softmax模型。接着创建损失函数和优化器,并使用训练数据对模型进行训练。最后,使用测试数据评估模型的准确率。