前段时间学习了中文社区的新手文档，然后查看了不少博客及论文。由于是完全没接触过AI学习这一块，所以很多地方理解起来比较吃力，特别是很多算法比较难理解，或是理解之后无法实现知识点的拼接。虽然这样，还是稍微有了一些些皮毛的了解，今天接着前面的只是学习，然后慢慢理解之后再返回来查看浅显一些的东西应该能够做到“深入浅出”，然后有所收获。
1. 加载数据集
和前面一样，使用下面的代码加载数据集：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)这里，mnist是一个轻量级的类。它以Numpy数组的形式存储着训练、校验和测试数据集。同时提供了一个函数，用于在迭代中获得minibatch，后面将会用到。
2. 运行TensorFlow的InteractiveSession
Tensorflow依赖于一个高效的C++后端来进行计算。与后端的这个连接叫做session。一般而言，使用TensorFlow程序的流程是先创建一个图，然后在session中启动它。
这里，我们使用更加方便的InteractiveSession类。通过它，你可以更加灵活地构建代码。它能让你在运行图的时候，插入一些计算图，这些计算图是由某些操作(operations)构成的。这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利，比如使用IPython。如果你没有使用InteractiveSession，那么你需要在启动session之前构建整个计算图，然后启动该计算图。(计算图和启动计算图在文章构建图中已经介绍过)
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()2.1 计算图
为了在Python中进行高效的数值计算，我们通常会使用像NumPy一类的库，将一些诸如矩阵乘法的耗时操作在Python环境的外部来计算，这些计算通常会通过其它语言并用更为高效的代码来实现。
但遗憾的是，每一个操作切换回Python环境时仍需要不小的开销。如果你想在GPU或者分布式环境中计算时，这一开销更加可怖，这一开销主要可能是用来进行数据迁移。
TensorFlow也是在Python的外部完成其主要工作，但是进行了改进以避免这种开销。其并没有采用在Python外部独立运行某个耗时操作的方式，而是先描述一个交互操作图，然后完全将其运行在Python外部。这与Theano或Torch的做法类似。
因此Python代码的目的是用来构建这个可以在外部运行的计算图，以及安排计算图的哪一部分应该被运行。
(计算图和启动计算图在文章构建图中已经介绍过)
3. 构建Softmax 回归模型
在这一节中我们将建立一个拥有一个线性层的softmax回归模型。在下一节，我们会将其扩展为一个拥有多层卷积网络的softmax回归模型。
3.1 占位符
我们通过为输入图像和目标输出类别创建节点，来开始构建计算图。
x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder("float", shape=[None, 10])这里的x和y并不是特定的值，相反，他们都只是一个占位符，可以在TensorFlow运行某一计算时根据该占位符输入具体的值。
输入图片x是一个2维的浮点数张量。这里，分配给它的shape为[None, 784]，其中784是一张展平的MNIST图片的维度。None表示其值大小不定，在这里作为第一个维度值，用以指代batch的大小，意即x的数量不定。输出类别值y_也是一个2维张量，其中每一行为一个10维的one-hot向量,用于代表对应某一MNIST图片的类别。
虽然placeholder的shape参数是可选的，但有了它，TensorFlow能够自动捕捉因数据维度不一致导致的错误。
3.2 变量
我们现在为模型定义权重W和偏置b。可以将它们当作额外的输入量，但是TensorFlow有一个更好的处理方式：变量。一个变量代表着TensorFlow计算图中的一个值，能够在计算过程中使用，甚至进行修改。在机器学习的应用过程中，模型参数一般用Variable来表示。
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))我们在调用tf.Variable的时候传入初始值。在这个例子里，我们把W和b都初始化为零向量。W是一个784x10的矩阵（因为我们有784个特征和10个输出值）。b是一个10维的向量（因为我们有10个分类）。
变量需要通过seesion初始化后，才能在session中使用。这一初始化步骤为，为初始值指定具体值（本例当中是全为零），并将其分配给每个变量,可以一次性为所有变量完成此操作。
sess.run(tf.initialize_all_variables())4. 类别预测与损失函数
现在实现回归模型。按照回归函数(见上一篇MNIST入门或对回归的简单介绍)我们把向量化后的图片x和权重矩阵W相乘，加上偏置b，然后计算每个分类的softmax概率值。
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)可以很容易的为训练过程指定最小化误差用的损失函数，我们的损失函数是目标类别和预测类别之间的交叉熵。
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))注意，tf.reduce_sum把minibatch里的每张图片的交叉熵值都加起来了。我们计算的交叉熵是指整个minibatch的。
4. 训练模型
我们已经定义好模型和训练用的损失函数，那么用TensorFlow进行训练就很简单了。因为TensorFlow知道整个计算图，它可以使用自动微分法找到对于各个变量的损失的梯度值。TensorFlow有大量内置的优化算法 。这个例子中，我们用最速下降法让交叉熵下降，步长为0.01.
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)这一行代码实际上是用来往计算图上添加一个新操作，其中包括计算梯度，计算每个参数的步长变化，并且计算出新的参数值。
返回的train_step操作对象，在运行时会使用梯度下降来更新参数。因此，整个模型的训练可以通过反复地运行train_step来完成。
for i in range(1000):
batch = mnist.train.next_batch(50)
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})每一步迭代，我们都会加载50个训练样本，然后执行一次train_step，并通过feed_dict将x 和 y_张量占位符用训练数据替代。
注意，在计算图中，可以用feed_dict来替代任何张量，并不仅限于替换占位符。
5. 评估模型
先找出那些预测正确的标签。tf.argmax 是一个非常有用的函数，它能给出某个tensor对象在某一维上的其数据最大值所在的索引值。由于标签向量是由0,1组成，因此最大值1所在的索引位置就是类别标签，比如tf.argmax(y,1)返回的是模型对于任一输入x预测到的标签值，而 tf.argmax(y_,1) 代表正确的标签，我们可以用 tf.equal 来检测我们的预测是否真实标签匹配(索引位置一样表示匹配)。(和入门那篇文章一样。)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))这里返回一个布尔数组。为了计算我们分类的准确率，我们将布尔值转换为浮点数来代表对、错，然后取平均值。例如：[True, False, True, True]变为[1,0,1,1]，计算出平均值为0.75。
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))最后，我们可以计算出在测试数据上的准确率，大概是91%。
print accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})输出结果：
忽略警告信息，该训练的准确率大概是91%。
这篇文章到目前为止是在重复入门文章的内容，下一篇文章会继续深入学习如何构建一个多层卷积网络