1 安裝

在cmd中輸入：

pip install tensorflow

顯示安裝成功，直接在ipython視窗測試：

import tensorflow as tf

2 MINST練習

參考文章：MNIST機器學習入門
但是原封不動複製程式碼執行並不是，經過一番摸索，修改後的整體程式碼如下：

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

x
 
 = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10])+0.1)
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)

y_ = tf.placeholder("float", [None,10])

cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

init = tf.global
 
_variables_initializer()

sess = tf.Session()
sess.run(init)

for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"
 
))

print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

執行結果：0.9152

以上總共修改了四處，我在執行過程也遇到不少坑，總結如下：

1、資料下載引用

一開始是提示物件不存在，逐步往上找，竟然在複製的過程中，突然雙引號變成了中文的，格式錯誤。自己大意的一點是，一直沒有意識到是引號的問題，以為是引入MNIST_data/路徑不對或者我沒有下載好資料集，所以有去專門下載了資料，然後嘗試放了幾個目錄下。。。當然都不對咯，總是反應過來，我擦竟然是引號搗的鬼。

2、全域性變數版本改變問題

initialize_all_variables (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed after 2017-03-02.
Instructions for updating:
Use `tf.global_variables_initializer` instead.

直接用tf.global_variables_initializer替代即可。

3、初始化問題

在執行for迴圈那段，突然又報錯了，大致看懂了是佔位符的問題，意思是我要先給模型一個非0初始值，不然反向傳播時梯度無法下降。所以，可以將b值加上一個非零小數：b = tf.Variable(tf.zeros([10])+0.1)

4、最後還有一個弱智的坑，print列印要用函式的括號。

小白入門到處是坑，記錄一下，不過這也加深了對softmax和tensorflow的理解。