使用TensorFlow训练MNIST手写数字识别模型
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简介：
本项目采用TensorFlow框架进行深度学习实践，专注于构建和优化用于识别MNIST数据集中手写数字的神经网络模型。
本段落实例展示了如何使用TensorFlow训练MNIST手写数字识别模型，供参考。
导入必要的库：
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
```
定义常量：
- `INPUT_NODE = 784`：输入层节点数等于图片像素（28x28=784）。
- `OUTPUT_NODE = 10`：输出层节点数目，代表图片的类别数量。
- `LAYER1_NODE = 500`：隐藏层节点数，仅有一个隐藏层。
- `BATCH_SIZE = 100`：每次训练的数据量。数值越小，灵活性越高。
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