一、MNIST数据集训练及测试流程分析：
1.1 数据准备阶段
1.1.1 MNIST数据集介绍及在tensorflow中读入本数据集的函数：
1.1.2 深度学习中常用函数：
1.2 训练及测试阶段
1.2.1 保存和加载ckpt模型的思路：
1.2.2 测试训练模型准确率思路
二、代码实现
2.1 数据集准备
在训练的主函数里加入这两句，加载mnist数据集
input_data.read_sets()是tensorflow针对mnist数据集做到函数，检测是否有该数据集，没有就下载，如下：
里面有训练集和测试集及相应的标签文件。
2.2 训练阶段
2.2.1 前反馈网络定义
2.2.2 后反馈过程
后反馈的loss优化等内容可参考TensorFlow基础（四、五、六、七、八）章内容。
2.3 验证：求模型准确率
2.4 测试
在训练的时候，可以同时进行验证，当准确率达到一定程度后，还可以同时进行测试。即这三个过程可以一块进行
训练：
验证：
测试：
