注意：
1. 图片代码中的network变量在后面的代码展示中是model变量
2. 该列子中db中的y是one_hot编码后的
原代码（一个step中的一个batch）:
接口替换后:
原来的for循环每个step与batch：
接口替换后：
此处还没有设置测试的周期（比如前面的step %100 == 0）
简单结果图：
--------------------------------------------------------------------------------
原来的测试代码：
现在的测试接口：
validation_steps = 2 表示每两个epoch展示测试结果一次
打印展示：
训练完成后再做一次测试(参数为数据集):
输出：
import tensorflow as tf def preporocess(x,y): x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) / 255 x = tf.reshape(x,(-1,28 *28)) # 铺平 x = tf.squeeze(x,axis=0) # print('里面x.shape:',x.shape) y = tf.cast(y,dtype=tf.int32) y = tf.one_hot(y,depth=10) return x,y def main(): # 加载手写数字数据 mnist = tf.keras.datasets.mnist (train_x, train_y), (test_x, test_y) = mnist.load_data() # 处理数据 # 训练数据 db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_x, train_y)) # 将x,y分成一一对应的元组 db = db.map(preporocess) # 执行预处理函数 db = db.shuffle(60000).batch(2000) # 打乱加分组 # 测试数据 db_test = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_x, test_y)) db_test = db_test.map(preporocess) db_test = db_test.shuffle(10000).batch(10000) # 设置超参 iter_num = 2000 # 迭代次数 lr = 0.01 # 学习率 # 定义模型器和优化器 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10) ]) # 优化器 # optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=lr) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr) # 定义优化器 model.compile(optimizer= optimizer,loss=tf.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['accuracy']) # 定义模型配置 model.fit(db,epochs=10,validation_data=db,validation_steps=2) # 运行模型，参数validation_data是指在哪个测试集上进行测试 model.evaluate(db_test) # 最后打印测试数据相关准确率数据 if __name__ == '__main__': main()