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在本教程中，我们将学习TensorFlow模型的基本构建模块，同时构建深度卷积MNIST分类器。 本介绍假定您熟悉神经网络和MNIST数据集。如果你没有他们的背景，请查看初学者的介绍。
- TensorFlow开始 | Get StartedMNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
就像编程有HelloWorld一样，机器学习有MNIST。 MNIST是一个简单的计算机视觉数据集。它由这些手写数字的图像组成： [图片] 它还包含每张图片的标签，告诉我们它是哪个数字。
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Getting Started（开始）
我们提供了三个指南，分别展示了在TensorFlow上培训MNIST模型的不同方法： 针对MN初学者的MNIST，通过由高级API介绍的MNIST。
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我们将使用MNIST数据集。本教程由以下步骤组成： 加载并准备MNIST数据以进行分类。 构建一个简单的线性模型，对其进行训练，并在eval数据上进行评估。
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TensorBoard: Graph Visualization（TensorBoard:图形可视化）
下面的代码示例是简单MNIST教程修改版的训练和测试部分的片段，其中我们记录了摘要和运行时统计信息。有关如何记录摘要的详细信息，请参阅摘要教程。完整的源代码在这里。
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步骤＃1：准备示例脚本 将mnist_softmax_xla.py下载或移动到TensorFlow源代码树之外的文件夹中。
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Frequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
有关如何使用占位符和feeding来为神经网络提供操练数据的示例，请参阅初学者的MNIST教程。 Session.run()和Tensor.eval()之间有什么区别？
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要了解有关实施卷积神经网络的更多信息，可以跳到TensorFlow深度卷积网络教程，或者从我们的ML初学者或ML专家的MNIST入门教程开始更加轻松。
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