# 1. 模型定义。
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\MNIST_data", one_hot=False) # 定义模型的输入。
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("image", shape=[784])] # 通过DNNClassifier定义模型。
estimator = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,hidden_units=[500],n_classes=10,optimizer=tf.train.AdamOptimizer(),model_dir="log")

# 2. 训练模型。
train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(x={"image": mnist.train.images},y=mnist.train.labels.astype(np.int32),num_epochs=None,batch_size=128,shuffle=True) estimator.train(input_fn=train_input_fn, steps=10000)

# 3. 测试模型。
test_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(x={"image": mnist.test.images},y=mnist.test.labels.astype(np.int32),num_epochs=1,batch_size=128,shuffle=False) test_results = estimator.evaluate(input_fn=test_input_fn)
accuracy_score = test_results["accuracy"]
print("\nTest accuracy: %g %%" % (accuracy_score*100)) print(test_results)

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