mnist测试集用来测试TensorFlow是否安装成功

基于tensorflow1.2版本实现的mnist手写数字识别神经网络。

TensorFlow与CNN做的MNIST手写数字识别，并存储训练结果，预测时对自己写的数字进行识别。包括CNN训练，结果保存，图片预处理，图片预测

电脑的显存只有2G，原始的GPU版的MNIST代码中，测试样本没有进行batch处理，而是将10000个测试样本直接存入显存（因为此处用的GPU运行程序），所以导致显存不够用而报错。此处提供一个bat

能在当前的系统环境下，测试你制作的启动盘（U盘或移动硬盘）是否成功。绝对无毒，有些杀毒软件可能误报。

有时候我们的爬虫程序添加了代理，但是我们不知道程序是否获取到了ip，尤其是动态转发模式的，这时候就需要进行检测了，以下是一种代理是否伪装成功的检测方式，这里推介使用亿牛云提供的代码示例。要检测代理是否

编译完会生成一个bin文件,把它推进手机相应目录,然后执行即可。 代码里写了按键盘上下键去模拟实现。

主要介绍了使用tensorflow实现VGG网络,训练mnist数据集方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

TensorFlow的官方文档里面，关于MNIST这个例子下载数据用的文件。原始文件url打不开，提供一个从其他渠道找到的资源供大家使用~

TensorFlow官方文档里面，MNIST数据集input_data

利用tensorflow实现读取数据集，训练数据集，最后得出准确率。基于pytho语言，有详细的注释。