最近课程要求实现手写识别任务于是就学习了网络上和已有的相关程序，编写了一份Tensorfliow的手写识别程序准确率超过98%。之前也写过一份有需要的同学也可以自取~。希望鈳以和大家多多交流~

Pytorch 实现手写识别源码见：

程序主要使用了三个函数：

网络仿照LeNet5搭建稍作改动：

（1）INPUT（输入层）：输入图片：28?28

（4）C3（卷积层）：卷积核：5*5*64、输出特征图：8*8*64

（5）S4（池化层）：输出：4*4*64

LeNet5网络结构如下所示：

滑动平移、学习率衰减、损失函数（见do_train函数）：

# 超参数 這组参数也超过98%
 # 第一层卷积：输入1通道，输出6通道卷积核5*5
 # 第二层卷积：输入6通道，输出16通道卷积核5*5
 
 # tf.placeholder()函数是在神经网络构建graph的时候在模型中的占位，此时并没有把要输入的数据传入模型
 # 它只会分配必要的内存。等建立session后运行模型时通过feed_dict()函数向占位符喂入数据。
 
 # 定义滑動平均操作、损失函数、学习率、训练过程
 
 
 
 
 # 随机取100训练数据