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入门级Tensorflow-mnist手写数字识别

• 我的学习历程，以下为我入门时看的博主相关博客
• 代码中写的Tensorflow版本2.0，我目前安装的是1.3版本对目前代码貌似没影响
• 另外在学习过程中尝试换了个Alexnet网络， cpu训练很慢， 建议减小训练图像数量
• 代码predict部分，我加入了二值化，不然用原作者代码跑的时候会不准，我觉得是因为训练集是黑白图像，所以predict也用二值化会好一些

mnist

• TensorFlow 2.0 (五) - mnist手写数字识别(CNN卷积神经网络)

  • Github - v4_cnn
  • 介绍了如何搭建CNN网络，准确率达到0.99
  • 使用TensorFlow 2.0

• TensorFlow入门(四) - mnist手写数字识别(制作h5py训练集)

  • Github - make_data_set
  • 介绍了如何使用 numpy 制作 npy 格式的数据集
  • 介绍了如何使用 h5py 制作 HDF5 格式的数据集

• TensorFlow入门(三) - mnist手写数字识别(可视化训练)

  • Github - mnist/v3
  • 介绍了tensorboard的简单用法，包括标量图、直方图以及网络结构图

• TensorFlow入门(二) - mnist手写数字识别(模型保存加载)

  • Github - mnist/v2
  • 介绍了 TensorFlow 中如何保存训练好的模型
  • 介绍了如何从某一个模型为起点继续训练
  • 介绍了模型如何加载使用，传入真实的图片如何识别

• TensorFlow入门(一) - mnist手写数字识别(网络搭建)

  • Github - mnist/v1
  • 这篇博客介绍了使用 TensorFlow 搭建最简单的神经网络。
  • 包括输入输出、独热编码与损失函数，以及正确率的验证。