Tensorflow入门教程十二——用Tensorflow构建神经网络实现编写数字分类
前面已经介绍了很多Tensorflow的基础知识了,我们从现在开始利用它来进行Mnist手写体识别应用。我们采用卷积神经网络来实现分类。
(1)首先我们定义权重初始化函数。
(2)接下来定义卷积层和池化层。
(3)因为手写体有10类,所以我们需要对label进行one-hot编码。
(4)卷积神经网络结构定义。
(5)定义损失函数和准确率。
(6)选择学习方法来最小化损失函数。
(7)最后启动Session,将数据从Numpy传递给Tensorflow,进行训练。
最终训练结果我这里就不给出来了,完整代码实现见我的github,地址是:
https://github.com/junqiangchen/mnist_CNN。
大家可以关注我的github,在上面有很多针对医学影像处理的各种神经网络模型。如果在使用模型的过程中遇到任何问题随时给我留言。
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