首页 > 代码库 > tensorflow学习笔记
tensorflow学习笔记
学习mnist_softmax.py
向量:有大小和方向的量。标量:只有大小的量。
向量的写法:起点a,重点b,则写为ab上面加一个剪头。如果是在一个直角坐标系,则可以用数对的形式表示。例如(2,3)
每一手写数字样本图片都是28*28像素的图片 28*28=784,所以每个图片都可以表达为784纬向量空间中的点的集合
mnist.train.images用来保存样本图片
mnist.train.labels用来保存没长图片对应的数字。这些数字是0-9的数字,每个数字用一个one-hot vector(只有一个纬度是1,其余是0),例如:3表达为[0,0,0,1,0,0,0,0,0,0]
tensorflow学习笔记
声明:以上内容来自用户投稿及互联网公开渠道收集整理发布,本网站不拥有所有权,未作人工编辑处理,也不承担相关法律责任,若内容有误或涉及侵权可进行投诉: 投诉/举报 工作人员会在5个工作日内联系你,一经查实,本站将立刻删除涉嫌侵权内容。