博客“用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)”中对应的完整代码文件，原文可见：https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/105870851

用Tensorflow搭建CNN卷积神经网络，实现MNIST手写数字识别-附件资源

1.采集了几万张0-9的数字，通过MNIST神经网络训练 2.开发gui系统，可以直接通过读入图片读取A4纸上数字来识别，也可打开摄像头，捕获数字图像来识别。 识别率很高。

MNIST手写数字识别数据集

gan网络生成器有三层全连接层组成，判别器由lenet卷积网络构成，迭代再50次以上即可生成像样的mnist数字图片

本文实例为大家分享了Tensorflow训练MNIST手写数字识别模型的具体代码，供大家参考，具体内容如下 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入层节点=图片像素=28x28=784 OUTPUT_NODE = 10 # 输出层节点数=图片类别数目 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层节点数，只有一个隐藏层 BATCH_SIZE = 100 # 一个训练包中的数据个数，数字越小 # 越接

1、Mnist_cnn.py 该脚本文件 用TensorFlow框架 实现CNN卷积神经网络处理Mnist手写数字识别数据集，准确率达到99.21%； 2、Mnist_cnn_tensorboard.py 该脚本文件在Mnist_cnn.py的基础上实现可视化。

MNIST手写数字识别的数据集，官网上下载的 还有一个简单的三层神经网络的实现，准确率达97%+。 基于python、tensorflow实现

用Tensorflow搭建CNN卷积神经网络，实现MNIST手写数字识别-附件资源

主要介绍了Python tensorflow实现mnist手写数字识别,结合实例形式分析了基于tensorflow模块使用非卷积与卷积算法实现手写数字识别的具体操作技巧,需要的朋友可以参考下