1下载MNIST数据集
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创建py文件（我这里是minists.py）代码如下
代码语言：javascript复制from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
mnist = input_data.read_data_sets('./', one_hot=True)
x = tf.placeholder("float", [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) b)
y_ = tf.placeholder("float", [None,10])
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
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})
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print (sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))这里跟官方有两处不同
1：第1行代码原文是import input_data这里的input_data是无法直接导入的。需要给出具体路径from tensorflow.examples.tutorials.mnist才可以import。
2：最后一行的print原文没有小括号。应为print （） ，否则报错。
