使用tensorflow构建并训练一个简单的卷积神经网络模型用于MNIST手写数字数据集的分类识别任务

1. 获取MNIST数据集
在编程学习的初期阶段,打印"Hello World"通常被视为必修任务. 类比于编程初学者必须掌握Hello World的概念,在机器学习领域,则需要通过MNIST来理解基础概念.
对于初学者来说,MNIST是计算机视觉领域的重要基础,它包含各种手写数字图片:

每张图片的尺寸为28乘以28像素，并被展平为一维行向量后对应地转化为784维空间中的一个点。
在TensorFlow库中存在一个名为input_data.py的文件包，默认配置即可方便直接调用以获取MNIST数据集。

    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

在执行完成后创建一个新的文件夹MNIST_data，并将这些数据包含在这个文件夹中。下载的四个文件是：

![这里写图片描述](https://ad.itadn.com/c/w