Tensorflow入门教程（十二）——用Tensorflow构建神经网络实现手写数字分类

前面已经介绍了很多Tensorflow的基础知识了，我们从现在开始利用它来进行Mnist手写体识别应用。我们采用卷积神经网络来实现分类。

（1）首先我们定义权重初始化函数。

（2）接下来定义卷积层和池化层。

（3）因为手写体有10类，所以我们需要对label进行one-hot编码。

（4）卷积神经网络结构定义。

（5）定义损失函数和准确率。

（6）选择学习方法来最小化损失函数。

（7）最后启动Session，将数据从Numpy传递给Tensorflow，进行训练。

最终训练结果我这里就不给出来了，完整代码实现见我的github，地址是：

https://github.com/junqiangchen/mnist_CNN。

大家可以关注我的github，在上面有很多针对医学影像处理的各种神经网络模型。如果在使用模型的过程中遇到任何问题随时给我留言。