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

CPU版Tensorflow安装步骤如下： step1：新建虚拟环境（tensorflow仅适用于python3.5）              打开Anaconda Prompt，输入命令：conda create -n tensorflow python==3.5 step2：启动虚拟环境              在Anaconda Prompt中，输入命令：activate tensorflow step3：安装tensorflow             在Anaconda Prompt中，输入命令：pip install –upgrade –ignore – installed t

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tensorflow版本：2.1.0 需要Python库：Numpy,Matplotlib 使用的数据集：Fashion Mnist TF1.* TF1.x 主要用于处理「静态计算图」的框架。计算图中的节点是 Tensors，当图形运行时，它将保持nn维数组；图中的边表示在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。 在 TensorFlow 2.0 之前，我们必须将图表分为两个阶段： 构建一个描述你要执行的计算的计算图。这个阶段实际上不执行任何计算；它只是建立来计算的符号表示。该阶段通常将定义一个或多个表示计算图输入的 “占位符”（placeholder）对象。 多次运行计算图。每次运

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