如何实现TensorFlow MNIST手写数据集的加载和应用？

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MNIST数据集简介：MNIST数据集中包含多种手写数字图片，数据集官网为http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.。可从这里下载数据集。以下代码用于加载数据集：

MNIST数据集介绍

MNIST数据集中包含了各种各样的手写数字图片，数据集的官网是：yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html，我们可以从这里下载数据集。使用如下的代码对数据集进行加载：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

运行上述代码会自动下载数据集并将文件解压在MNIST_data文件夹下面。代码中的one_hot=True，表示将样本的标签转化为one_hot编码。

MNIST数据集中的图片是28*28的，每张图被转化为一个行向量，长度是28*28=784，每一个值代表一个像素点。数据集中共有60000张手写数据图片，其中55000张训练数据，5000张测试数据。

在MNIST中，mnist.train.images是一个形状为[55000, 784]的张量，其中的第一个维度是用来索引图片，第二个维度图片中的像素。MNIST数据集包含有三部分，训练数据集，验证数据集，测试数据集(mnist.validation)。

标签是介于0-9之间的数字，用于描述图片中的数字，转化为one-hot向量即表示的数字对应的下标为1，其余的值为0。标签的训练数据是[55000,10]的数字矩阵。