零基础用TensorFlow玩转Kaggle的“手写识别”
这是一个TensorFlow的系列文章，本文是第二篇，在这个系列中，你讲了解到机器学习的一些基本概念、TensorFlow的使用，并能实际完成手写数字识别、图像分类、风格迁移等实战项目。
文章将尽量用平实的语言描述、少用公式、多用代码截图，总之这将是一份很赞的入门指南。
今天将用TensorFlow实现一个手写数字识别功能，来展示TensorFlow如何用神经网络实现对图片的识别。google也为入门者提供了一个这样的例子，也就是TensorFlow里的“hello world”，这个例子的名字叫“MNIST”。
官方已经有了相应的文档，这里不是简单的翻译，而是以更通俗的语言来解释，为了让没有基础的同学也能看得懂，特别用简单的表述解释了一些专业名词，希望能有更多的人能接触到深度学习这个领域。
如果想看中文版本：MNIST机器学习入门，可以点下面的链接进行查看
http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html
如果是简单重复这个例子，就没什么意思了。正好“手写识别”在Kaggle上也有竞赛，我们使用Kaggle的数据进行识别和测试，这样和Google官方的例子虽然差不多，但又有不同。
手写图片识别的实现，分为三步：
一、数据的准备
二、模型的设计
三、代码实现
一、数据的准备
Kaggle里包含了42000份训练数据和28000份测试数据（和谷歌准备的MNIST数据，在数量上有所不同）。训练和测试数据的下载地址可以百度也可以点这里。下载下来是两个CVS文件。
Kaggle的数据都是表格形式的，和MNIST给的图片不一样。但实际上只是对图片的信息进行了处理，把一个28*28的图片信息，变成了28*28=784的一行数据。
为了便于理解，我们先来看MNIST的图片信息：
它每份的图片都是被规范处理过的，是一张被放在中间部位的灰度图。
MNIST的图片集
类似这样的，每一个图片均为28×28像素，我们可以将其理解为一个二维数组的结构：
MNIST的图片解释
28*28 = 784，也就是说，这个二维数组可以转为一个784个数字组成的一维数组。
扁平化会丢失图片的二维结构信息，好的图形结构算法都会利用二维结构信息，但是为了简化过程便于理解，这里先使用这种一维结构来进行分析。
这样，上面的训练数据和测试数据，都可以分别转化为[42000,769]和[28000,768]的数组。
为什么训练数据会多一列呢？因为有一列存的是这个图片的结果。好我们继续来看图片：
Kaggle训练集的截图
这个图片上我们可以看出来，第一列是存的结果，后面784列存的是图片的像素信息，到这里，数据就准备好了。
下面我们进行模型的设计。
二、模型的设计
不想看理论的可以跳过这一步，直接进入代码环节
这个模型，组成是这样的：
1）使用一个最简单的单层的神经网络进行学习
2）用SoftMax来做为激活函数
3）用交叉熵来做损失函数
4）用梯度下降来做优化方式
这里有几个新的名词，神经网络、激活函数、SoftMax、损失函数、交叉熵、梯度下降，我们挨个解释一下。
神经网络：由很多个神经元组成，每个神经元接收很多个输入：[X1,X2....Xn]，加权相加然后加上偏移量后，看是不是超过了某个阀值，超过了发出1，没超过发出0。
单个神经元
由很多个神经元互相连接，形成了神经网络。
神经网络
更详细的描述，可以查看知乎文章：
如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？
激活函数：每个神经元，在通过一系列计算后，得到了一个数值，怎么来判断应该输出什么呢？激活函数就是解决这个问题，你把值给我，我来判断怎么输出。所以一个神经网络，激活函数是非常重要的。
想要成为激活函数，你得有两把刷子啊。这两把刷子是：一是你得处处可微，可微分才能求导，求极值。二是要非线性的，因为线性模型的表达能力不够。
线性的模型是这样的：
非线性的模型是这样的：
目前主流的几个激活函数是：sigmoid,tanh,ReLU。
sigmoid：采用S形函数，取值范围[0,1]
tanh：双切正切函数，取值范围[-1,1]
ReLU：简单而粗暴，大于0的留下，否则一律为0。
SoftMax：我们知道max(A,B)是指A和B里哪个大就取哪个值，但我们有时候希望比较小的那个也有一定概率取到，怎么办呢？我们就按照两个值的大小，计算出概率，按照这个概率来取A或者B。比如A=9，B=1,那取A的概率是90%，取B的概率是10%。
这个看起来比max(A,B)这样粗暴的方式柔和一些，所以叫SoftMax（名字解释纯属个人瞎掰?大家能理解概念就好）
损失函数：损失函数是模型对数据拟合程度的反映，拟合得越好损失应该越小，拟合越差损失应该越大，然后我们根据损失函数的结果对模型进行调整。
交叉熵：这个概念要解释的简单，那就不准确，如果要准确，那可能一千字都打不住。这里说一个简单但不一定准确的解释吧。
比如，你想把乾坤大挪移练到第七层大圆满，你现在是第五层，那你还差两层，这个两层就是你和大圆满之间的距离。交叉熵通俗的讲就是现在的训练程度和圆满之间的距离，我们希望距离越小越好，所以交叉熵可以作为一个损失函数，来衡量和目标之间的距离。
梯度下降：这个概念可以这样理解，我们要解决的问题是一座山，答案在山底，我们从山顶到山底的过程就是解决问题的过程。
在山顶，想找到最快的下山的路。这个时候，我们的做法是什么呢？在每次选择道路的时候，选最陡的那条路。梯度是改变率或者斜度的另一个称呼，用数学的语言解释是导数。对于求损失函数最小值这样的问题，朝着梯度下降的方向走，就能找到最优值了。
梯度下降
生僻的名词解释完了，咱们进入编程环节。
三、代码实现
1 载入数据，并对数据进行处理
在写代码的过程中，数据的预处理是最大的一块工作，做一个项目，60%以上的代码在做数据预处理。
这个项目的预处理，分为5步：
1）把输入和结果分开
2）对输入进行处理：把一维的输入变成28*28的矩阵
3）对结果进行处理：把结果进行One-Hot编码
4）把训练数据划分训练集和验证集
5）对训练集进行分批
查看tensorflow里面one_hot编码的实现，源码内容如下：
def dense_to_one_hot(labels_dense, num_classes):
"""Convert class labels from scalars to one-hot vectors."""
num_labels = labels_dense.shape[0]
index_offset = numpy.arange(num_labels) * num_classes
labels_one_hot = numpy.zeros((num_labels, num_classes))
labels_one_hot.flat[index_offset + labels_dense.ravel()] = 1
return labels_one_hot
对函数进行理解：
1. 首先，labels_dense 必须是一个numpy里面的array类型的数据，因为要使用它的shape属性。
2. 一开始获取labels标签的数量，用于创建遍历时候的下标
3. 建立下标：idnex_offset该下标表表示的是一维时候每个labels的对应下标，如果把独热编码看作是一个散列链表（每个链表就是挂着10个元素的数组）的话，此时的index_offset就是一个桶的编号。
4. 创建one_hot矩阵。
5. 对one_hot矩阵的指定的位置进行赋值1的操作。
6. index_offset+labels_dense.ravel() 得到的是一个下标。
6. flat属性返回的是一个array的遍历对象，此时它是一维形式的。
7. ravel()返回的是一个副本，但是这个副本是原来数据的引用，有点类似于c++的引用。主要是减少存储空间的使用。返回的也是一个一维形式的数据。
处理完毕后，打印的结果是：
数据预处理的结果
数据预处理好了，如果不需要显示结果，可以把Print语句都去掉，不影响建模。
2 建立神经网络，设置损失函数，设置梯度下降的优化参数
这里只是最简单的一个实现，下篇文章我们会继续对网络进行优化
3 初始化变量，设置好准确度的计算方法，在Session中运行
训练模型
最后我们得到运行完50轮后的结果：
运行结果
我们这个网络识别的准确度是92%左右，这个成绩比较差，然而这只是我们最简单的模型而已，后面我会和大家对模型持续进行优化。