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CNN中的最终稠密层包含模型中每个目标类的单个节点（模型可能预测的所有可能类），softmax激活函数为每个节点生成0-1之间的值（所有这些softmax值的总和等于1）。
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关于本教程 本教程的第一部分解释了mnist_softmax.py代码中发生的事情，这是Tensorflow模型的基本实现。第二部分展示了一些提高准确性的方法。
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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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这些层之后是完全连接的层，通向softmax分类器。该模型遵循AlexKrizhevsky所描述的架构，在前几层中有一些差异。 该模型在GPU上几个小时的训练时间内达到了高达86％的精度。
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eval“np.matmul（（output/Identity:0/Softmax:0）.T，Softmax:0）”-一个全面打印大型评估结果，即不使用省略号。
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