TensorFlow入门——MNIST手写数字识别实战代码

我在该代码中使用了两个卷积层+池化层，最后连上两个全链接层。 第一层卷积使用32个5x5x1的卷积核，步长为1，边界处理方式为“SAME”（卷积的输入和输出保持相同尺寸），激发函数为Relu，而后接一个2x2的池化层，方式为最大化池化； 第二层卷积使用64个5x5x32的卷积核，步长为1，边界处理方式为“SAME”，激发函数为Relu， 后接一个2x2的池化层，方式为最大化池化； 第一层全链接层：

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