文章将尽量用平实的语言描述、少用公式、多用代码截图，总之这将是一份很赞的入门指南。欢迎分享/关注。

今天将用TensorFlow实现一个手写数字识别功能，来展示TensorFlow如何用神经网络实现对图片的识别。google也为入门者提供了一个这样的例子，也就是TensorFlow里的“hello world”，这个例子的名字叫“MNIST”。

官方已经有了相应的文档，这里不是简单的翻译，而是以更通俗的语言来解释，为了让没有基础的同学也能看得懂，特别用简单的表述解释了一些专业名词，希望能有更多的人能接触到深度学习这个领域。

如果想看中文版本：MNIST机器学习入门，可以点下面的链接进行查看

http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html

如果是简单重复这个例子，就没什么意思了。正好“手写识别”在Kaggle上也有竞赛，我们使用Kaggle的数据进行识别和测试，这样和Google官方的例子虽然差不多，但又有不同。

手写图片识别的实现，分为三步：

一、数据的准备

二、模型的设计

三、代码实现

一、数据的准备

Kaggle里包含了42000份训练数据和28000份测试数据（和谷歌准备的MNIST数据，在数量上有所不同）。训练和测试数据的下载地址可以百度也可以点这里。下载下来是两个CVS文件。

Kaggle的数据都是表格形式的，和MNIST给的图片不一样。但实际上只是对图片的信息进行了处理，把一个28*28的图片信息，变成了28*28=784的一行数据。

为了便于理解，我们先来看MNIST的图片信息：

它每份的图片都是被规范处理过的，是一张被放在中间部位的灰度图。

MNIST的图片集

类似这样的，每一个图片均为28×28像素，我们可以将其理解为一个二维数组的结构：

MNIST的图片解释

28*28 = 784，也就是说，这个二维数组可以转为一个784个数字组成的一维数组。

扁平化会丢失图片的二维结构信息，好的图形结构算法都会利用二维结构信息，但是为了简化过程便于理解，这里先使用这种一维结构来进行分析。

这样，上面的训练数据和测试数据，都可以分别转化为[42000,769]和[28000,768]的数组。

为什么训练数据会多一列呢？因为有一列存的是这个图片的结果。好我们继续来看图片：

Kaggle训练集的截图

这个图片上我们可以看出来，第一列是存的结果，后面784列存的是图片的像素信息，到这里，数据就准备好了。

下面我们进行模型的设计。

二、模型的设计

不想看理论的可以跳过这一步，直接进入代码环节

这个模型，组成是这样的：

1）使用一个最简单的单层的神经网络进行学习

2）用SoftMax来做为激活函数

3）用交叉熵来做损失函数

4）用梯度下降来做优化方式

这里有几个新的名词，神经网络、激活函数、SoftMax、损失函数、交叉熵、梯度下降，我们挨个解释一下。

神经网络：由很多个神经元组成，每个神经元接收很多个输入：[X1,X2....Xn]，加权相加然后加上偏移量后，看是不是超过了某个阀值，超过了发出1，没超过发出0。

单个神经元

由很多个神经元互相连接，形成了神经网络。

神经网络

更详细的描述，可以查看知乎文章：

如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？

激活函数：每个神经元，在通过一系列计算后，得到了一个数值，怎么来判断应该输出什么呢？激活函数就是解决这个问题，你把值给我，我来判断怎么输出。所以一个神经网络，激活函数是非常重要的。

想要成为激活函数，你得有两把刷子啊。这两把刷子是：一是你得处处可微，可微分才能求导，求极值。二是要非线性的，因为线性模型的表达能力不够。

线性的模型是这样的：

非线性的模型是这样的：

目前主流的几个激活函数是：sigmoid,tanh,ReLU。

sigmoid：采用S形函数，取值范围[0,1]

tanh：双切正切函数，取值范围[-1,1]

ReLU：简单而粗暴，大于0的留下，否则一律为0。

SoftMax：我们知道max(A,B)，是指A和B里哪个大就取哪个值，但我们有时候希望比较小的那个也有一定概率取到，怎么办呢？我们就按照两个值的大小，计算出概率，按照这个概率来取A或者B。比如A=9，B=1,那取A的概率是90%，取B的概率是10%。

这个看起来比max(A,B)这样粗暴的方式柔和一些，所以叫SoftMax（名字解释纯属个人瞎掰

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