TensorFlow是一个做大规模数值计算的强大库。其中一个特点就是它能够实现和训练深度神经网络。 在这一小节里，我们将会学习在MNIST上构建深度卷积分类器的基本步骤。
这个教程假设你已经熟悉神经网络和MNIST数据集。如果你尚未了解，请查看新手指南.
在创建模型之前，我们会先加载MNIST数据集，然后启动一个TensorFlow的session。
为了方便起见，我们已经准备了一个脚本来自动下载和导入MNIST数据集。它会自动创建一个'MNIST_data'的目录来存储数据。
import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)这里，mnist是一个轻量级的类。它包含Numpy数组格式的训练、校验和测试数据。它同时提供了一个函数，用于在迭代中获得minibatch，后面我们将会用到。
Tensorflow基于一个高效的C++模块进行运算。与这个模块的连接叫做session。一般而言，使用TensorFlow程序的流程是先创建一个图，然后在session中加载它。
这里，我们使用更加方便的InteractiveSession类。通过它，你可以更加灵活地构建你的代码。它能让你在运行图的时候，插入一些构建计算图的操作。这能给使用交互式文本shell如iPython带来便利。如果你没有使用InteractiveSession的话，你需要在开始session和加载图之前，构建整个计算图。
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()传统的计算行为中，为了更高效地在Python里进行数值计算，我们一般会使用像NumPy这样用其他语言编写的lib，在Python外完成这些费时的操作（例如矩阵运算）。可是，每一步操作依然会经常在Python和第三方lib之间切换。这些操作很蛋疼，特别是当你想在GPU上进行计算，又或者想使用分布式的做法的时候。这些情况下数据传输代价高昂。
在TensorFlow中，也有Python与外界的频繁操作。但是它在这一方面，做了进一步的改良。TensorFlow构建一个交互操作的图，作为一个整体在Python外运行，而不是以代价高昂的单个交互操为单位在Python外运行。这与Theano、Torch的做法很相似。
所以，这部分Python代码，目的是构建这个在外部运行的计算图，并安排这个计算图的哪一部分应该被运行。详细请阅读计算图 部分的基本用法。
在这小节里，我们将会构建一个一层线性的softmax regression模型。下一节里，我们会扩展到多层卷积网络。
我们先来创建计算图的输入（图片）和输出（类别）。
x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder("float", shape=[None, 10])这里的x和y并不是具体值，他们是一个placeholder，是一个变量，在TensorFlow运行计算的时候使用。
输入图片x是浮点数2维张量。这里，定义它的shape为[None, 784]，其中784是单张展开的MNIST图片的维度数。shape的第一维输入指代一个batch的大小，None，可为任意值。输出值y_也是一个2维张量，其中每一行为一个10维向量代表对应MNIST图片的分类。
虽然placeholder的shape参数是可选的，但有了它，TensorFlow能够自动捕捉因数据维度不一致导致的错误。
我们现在为模型定义权重W和偏置b。它们可以被视作是额外的输入量，但是TensorFlow有一个更好的方式来处理：Variable。一个Variable代表着在TensorFlow计算图中的一个值，它是能在计算过程中被读取和修改的。在机器学习的应用过程中，模型参数一般用Variable来表示。
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))我们在调用tf.Variable的时候传入初始值。在这个例子里，我们把W和b都初始化为零向量。W是一个784x10的矩阵（因为我们有784个特征和10个输出值）。b是一个10维的向量（因为我们有10个分类）。
Variable需要在session之前初始化，才能在session中使用。初始化需要初始值（本例当中是全为零）传入并赋值给每一个Variable。这个操作可以一次性完成。
sess.run(tf.initialize_all_variables())现在我们可以实现我们的regression模型了。这只需要一行！我们把图片x和权重矩阵W相乘，加上偏置b，然后计算每个分类的softmax概率值。
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)在训练中最小化损失函数同样很简单。我们这里的损失函数用目标分类和模型预测分类之间的交叉熵。
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))注意，tf.reduce_sum把minibatch里的每张图片的交叉熵值都加起来了。我们计算的交叉熵是指整个minibatch的。
我们已经定义好了模型和训练的时候用的损失函数，接下来使用TensorFlow来训练。因为TensorFlow知道整个计算图，它会用自动微分法来找到损失函数对于各个变量的梯度。TensorFlow有[大量内置的优化算法] (../../../api_docs/python/train.md#optimizers). 这个例子中，我们用最速下降法让交叉熵下降，步长为0.01.
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)这一行代码实际上是用来往计算图上添加一个新操作，其中包括计算梯度，计算每个参数的步长变化，并且计算出新的参数值。
train_step这个操作，用梯度下降来更新权值。因此，整个模型的训练可以通过反复地运行train_step来完成。
for i in range(1000):
batch = mnist.train.next_batch(50)
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})每一步迭代，我们都会加载50个训练样本，然后执行一次train_step，使用feed_dict，用训练数据替换placeholder向量x和y_。
注意，在计算图中，你可以用feed_dict来替代任何张量，并不仅限于替换placeholder。
我们的模型效果怎样？
首先，要先知道我们哪些label是预测正确了。tf.argmax是一个非常有用的函数。它会返回一个张量某个维度中的最大值的索引。例如，tf.argmax(y,1)表示我们模型对每个输入的最大概率分类的分类值。而 tf.argmax(y_,1)表示真实分类值。我们可以用tf.equal来判断我们的预测是否与真实分类一致。
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))这里返回一个布尔数组。为了计算我们分类的准确率，我们将布尔值转换为浮点数来代表对、错，然后取平均值。例如：[True, False, True, True]变为[1,0,1,1]，计算出平均值为0.75。
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))最后，我们可以计算出在测试数据上的准确率，大概是91%。
print accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})在MNIST上只有91%正确率，实在太糟糕。在这个小节里，我们用一个稍微复杂的模型：卷积神经网络来改善效果。这会达到大概99.2%的准确率。虽然不是最高，但是还是比较让人满意。
在创建模型之前，我们先来创建权重和偏置。一般来说，初始化时应加入轻微噪声，来打破对称性，防止零梯度的问题。因为我们用的是ReLU，所以用稍大于0的值来初始化偏置能够避免节点输出恒为0的问题（dead neurons）。为了不在建立模型的时候反复做初始化操作，我们定义两个函数用于初始化。
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial)
def bias_variable(shape):
initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
return tf.Variable(initial)TensorFlow在卷积和池化上有很强的灵活性。我们怎么处理边界？步长应该设多大？在这个实例里，我们会一直使用vanilla版本。我们的卷积使用1步长（stride size），0边距（padding size）的模板，保证输出和输入是同一个大小。我们的池化用简单传统的2x2大小的模板做max pooling。为了代码更简洁，我们把这部分抽象成一个函数。
def conv2d(x, W):
return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
def max_pool_2x2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')现在我们可以开始实现第一层了。它由一个卷积接一个max pooling完成。卷积在每个5x5的patch中算出32个特征。权重是一个[5, 5, 1, 32]的张量，前两个维度是patch的大小，接着是输入的通道数目，最后是输出的通道数目。输出对应一个同样大小的偏置向量。
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])为了用这一层，我们把x变成一个4d向量，第2、3维对应图片的宽高，最后一维代表颜色通道。
x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])我们把x_image和权值向量进行卷积相乘，加上偏置，使用ReLU激活函数，最后max pooling。
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)为了构建一个更深的网络，我们会把几个类似的层堆叠起来。第二层中，每个5x5的patch会得到64个特征。
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)现在，图片降维到7x7，我们加入一个有1024个神经元的全连接层，用于处理整个图片。我们把池化层输出的张量reshape成一些向量，乘上权重矩阵，加上偏置，使用ReLU激活。
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)为了减少过拟合，我们在输出层之前加入dropout。我们用一个placeholder来代表一个神经元在dropout中被保留的概率。这样我们可以在训练过程中启用dropout，在测试过程中关闭dropout。
TensorFlow的tf.nn.dropout操作会自动处理神经元输出值的scale。所以用dropout的时候可以不用考虑scale。
keep_prob = tf.placeholder("float")
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)最后，我们添加一个softmax层，就像前面的单层softmax regression一样。
W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)这次效果又有多好呢？我们用前面几乎一样的代码来测测看。只是我们会用更加复杂的ADAM优化器来做梯度最速下降，在feed_dict中加入额外的参数keep_prob来控制dropout比例。然后每100次迭代输出一次日志。
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(20000):
batch = mnist.train.next_batch(50)
if i%100 == 0:
train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={
x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
print "step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy)
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})
print "test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={
x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})以上代码，在最终测试集上的准确率大概是99.2%。
目前为止，我们已经学会了用TensorFlow来快速和简易地搭建、训练和评估一个复杂一点儿的深度学习模型。
原文地址：Deep MNIST for Experts 翻译：chenweican 校对：HongyangWang