mnist手写数字识别的代码实例，内容精简，适合初学者

主要介绍了tensorflow基于CNN实战mnist手写识别(小白必看),文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

用numpy实现的深度学习，只有一层，训练前正确率为 0.098400，训练后正确率为 0.904600

这个是tensorflow的mnist数据集，包含了训练集合、验证集合、测试集合

很荣幸您能看到这篇文章，相信通过标题打开这篇文章的都是对tensorflow感兴趣的，特别是对卷积神经网络在mnist手写识别这个实例感兴趣。不管你是什么基础，我相信，你在看完这篇文章后，都能够完全理解这个实例。这对于神经网络入门的小白来说，简直是再好不过了。 通过这篇文章，你能够学习到 tensorflow一些方法的用法 mnist数据集的使用方法以及下载 CNN卷积神经网络具体python代码实现 CNN卷积神经网络原理 模型训练、模型的保存和载入 Tensorflow实战mnist手写数字识别 关于这个mnist手写数字识别实战，我是跟着某课网上的教学视频跟着写

利用卷积神经网络方法编写的简单的CNN-MNIST手写识别程序

利用卷积神经网络方法编写的简单的CNN-MNIST手写识别程序

手写数字识别

这个代码， 跟B站深度学习教学视频同步。基于Tensorflow 1.13.1, 使用内置的MNIST手写数字集，进行双层神经网络的训练。训练使用了格式化代码，在此基础上，可以轻松增加模型的层数。

测试手写识别，识别率还是蛮高的。 train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz: test set images (1648877 bytes) t10k-labels-idx1-ubyte.gz: test set labels (4542 bytes)