前言

学以致用，以学促用。输出检验，完整闭环。

怕什么真理无穷，进一寸有一寸的欢喜——胡适

经过前段时间的努力，已经在电脑上搭好了深度学习系统，接下来就要开始跑程序了，将AI落地了。
安装win10下tensforlow 可以参照之前的例子：win10+gpu安装
在使用gpu版本中一些特别的问题，可以参照这篇：win10+tensorflow+gpu
在运行过程中遇到的一些错误，可以参照这篇:：tensorflow 错误
tensorflow的一些基础概念，可以参见这篇：tensorflow学习笔记（1）
tensorflow的发展故事，可以参见这篇：tensorfow学习笔记（2）

前言
- Tensorflow 第一步
- Tensorflow mnist数据集
- 小结
- 补充

Tensorflow 第一步

这节主要总结的是安装tensorflow和训练一个手写数字识别的模型。
安装可以参考这篇帖子：
win10：tensorflow-gpu总结

Tensorflow mnist数据集

数据集的介绍可参考之前的文档：经验
这节代码主要参考github上的源码
主要使用的算法是softmax regression算法。
soft regression简介
输入一张图片后，soft regression会对每个类别给出一个估计的概率，最后取概率最大的类别作为输出结果。
具体可以参照：softmax详解
简单公式如下：

featurei=∑jwi,jxj+bjfeaturei=∑jwi,jxj+bjfeature_i=\quad\sum_j{w_{i,j} x_j+b_j}
其中i代表第i类，j代表一张图片的第j个像素，bjbjb_j是bias，featureifeatureifeature_i第i类的概率

softmax(x)=normalize(exp(x))softmax(x)=normalize(exp(x))softmax(x)=normalize(exp(x))
其中softmax就是需要的特征。

softmax(x)i=fracexp(xi)∑jexp(xj)softmax(x)i=fracexp(xi)∑jexp(xj)softmax(x)_i=frac{exp(x_i)}{\quad\sum_jexp(x_j)}
特征值越大的类输出的概率越大：

公式化

额外写在这里：
交叉熵公式：
Hy′=−∑iy′ilog(yi)Hy′=−∑iyi′log(yi)H_{y'}=-\quad\sum_iy'_ilog(y_i)

#先导入依赖的库import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#读入数据
#可能过段时间就不能这么简单的读取了。
#one-hot编码是说label的形式为【000001000】1在的位置代表它是几？
mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)
#输出相关的信息
print(mnist.train.images.shape,mnist.train.labels.shape)
print(mnist.test.images.shape,mnist.test.labels.shape)
print(mnist.validation.images.shape,mnist.validation.labels.shape)#开启一个可迭代的会话
sess=tf.InteractiveSession()
#初始化参数。
#设置占位符和变量。
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
w=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b=tf.Variable(tf.zeros([10]))
#计算预测值
y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,w)+b)
#计算交叉熵
y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y),reduction_indices=[1]))
#使用随机梯度求导优化
train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
#全局参数初始化。
tf.global_variables_initializer().run()
#迭代训练100次
for i in range(1000):
#获得训练集batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(100)#进行训练train_step.run({x:batch_xs,y_:batch_ys})
#预测结果判断
#实际标签和预测标签一致吗？
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))
#计算正确率
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
print(accuracy.eval({x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels}))

小结

通过这个例子，我们可以将一个项目结构化为四个独立的部分。

1定义算法公式
2定义loss，选定优化器，并指定优化器优化loss
3迭代地对数据进行训练。
4在测试集或验证集上对准确率进行评测。

需要注意的是tensorflow和spark类似，一开始只是进行了计算图设计，真的计算要调用run方法后才开始，还需要feed数据。

补充

其中发现了一篇好文档，详解mnist数据集
详解，主要是可以可视化源数据究竟是个啥。
，但博主有的部分和我的部分有区别，问题怎么也解决不了：
问题1：数据导入

 X_train,y_train = load_mnist('mnist_data\')File "E:/tensorFlow/Mycode/mnist/Main_mnist.py", line 12X_train,y_train = load_mnist('mnist_data\')^
SyntaxError: EOL while scanning string literal

后来，发现应该这么写：

X_train,y_train = load_mnist('E:/tensorFlow/Mycode/mnist/mnist_data/')

问题2：数据不识别

  File "E:\tensorFlow\Mycode\mnist\input_dat2.py", line 20, in load_mnistwith open(labels_path,'rb') as lbpath:PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'mnist_data/train-labels-idx1-ubyte'

先是参考了问题

仔细看了错误提示，发现是input_data环节出了问题：

博主的文档里面
是-labels-idx1-ubyte将中间的-改成。以后问题消除。

展示出来了。

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