《2020/02/17》TensorFlow 学习系列一：MNIST 数据集的读取与全连接神经网络训练

简介：
本篇文章是TensorFlow学习系列的第一篇，主要内容包括如何使用Python读取并处理MNIST数据集，并基于此数据集搭建和训练一个基础的全连接神经网络模型。 TensorFlow中文社区MNIST数据集介绍及读取 搭建全连接神经网络（仅供自己学习使用） **MNIST 数据集介绍** MNIST 是机器学习领域中的经典数据集，包含 60,000 张训练样本和 10,000 张测试样本。每个样本是一张大小为 28 * 28 像素的灰度手写数字图片。 **下载文件** MNIST 数据集共有四个文件： - 训练图像：train-images-idx3-ubyte.gz，包含55,000张训练图和5,000张验证图。 - 训练标签：train-labels - 测试图像：test-images - 测试标签：test-labels **文件大小及内容** 1. train-images-idx3-ubyte.gz: 9681 kb，包含55,000张训练图片和5,000张验证图片。