mnist 数据集：包含 7 万张黑底白字手写数字图片，其中 55000 张为训练集，5000 张为验证集，10000 张为测试集。每张图片大小为 28*28 像素，图片中纯黑色像素值为 0，纯白色像素值为 1。数据集的标签是长度为 10 的一维数组，数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。
在将 mnist 数据集作为输入喂入神经网络时，需先将数据集中每张图片变为长度784 一维数组，将该数组作为神经网络输入特征喂入神经网络。
read_data_sets()函数中有两个参数，第一个参数表示数据集存放路径，第二个参数表示数据集的存取形式。当第二个参数为 Ture 时，表示以独热码形式存取数据集。read_data_sets()函数运行时，会检查指定路径内是否已经有数据集，若指定路径中没有数据集，则自动下载，并将 mnist 数据集分为训练集 train、验证集 validation 和测试集 test 存放。
mnist.train.next_batch()函数包含一个参数 BATCH_SIZE，表示随机从训练集中抽取 BATCH_SIZE 个样本输入神经网络，并将样本的像素值和标签分别赋给 xs 和 ys。在本例中，BATCH_SIZE 设置为 200，表示一次将 2