TENSORFLOW官方文档-MNIST小结

1.占位符的两种表示方式

x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y_=tf.placeholder(“float”,shape=[None,10])

2.feed_dict函数

在计算图中，可以使用feed_dict来替代任何张量，并不仅限于替换占位符。

3.定义初始值为0的变量方式：

W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))

4.对比两种表示方法：
(1)
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys=mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x:batch_xs, y_:batch_ys})
(2)

for i in range(1000):
batch = mnist.train.next_batch(50)
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})