本代码利用TensorFlow框架实现卷积神经网络模型，并将其应用于MNIST数据集的手写数字识别任务中，展示模型分类效果。
使用TensorFlow实现卷积神经网络来分类MNIST手写的数字图像。
首先导入所需的库：
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
```
然后从`tensorflow.examples.tutorials.mnist`模块中读取并下载MNIST数据集，存储在名为“mnist_data”的文件夹内。该目录下应包含四个由Yann LeCun网站提供的手写数字图像文件。
每个样本是一张28x28像素的灰度图片，并且标签采用独热编码形式表示（即one_hot=True）。
定义输入数据`x`和输出`y`：
```python
input_x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28*28]) / 255 # 归一化处理像素值，使其范围在0到1之间。
output_y = tf.placeholder(tf.int32, [None, 10])
```
将输入数据重塑为四维数组以适应卷积操作：
```python
input_x_images = tf.reshape(input_x, [-1, 28, 28, 1]) # 第一维度代表样本数，其余三个维度对应图片尺寸。
test_x = mnist.test.images[:3000] # 测试集的特征数据（前3000张图）
test_y = mnist.test.labels[:3000] # 对应测试集中标签
```
5星
