从每轮训练结果可以看出损失在逐渐下降，准确率在逐步上升。

结果预测

使用训练好的模型对测试集中的数据进行预测，即将mnist.test.images数据带入去求pred的值。

为了使结果更便于显示，可以借助plot函数库将图片数据显示出来，并配以文字label与predic的值。首先通过plt.gcf()得到一副图像资源并设置其大小。再通过plt.subplot(5,5,index+1)函数将其划分为5×5个子图，遍历第index+1个子图，分别将图像资源绘制到子图，通过set_title()设置每个子图的title显示内容。子图绘制结束后显示整个图片，并调用函数传入图片、标签、预测值等参数。

prediction=ss.run(tf.argmax(pred,1),feed_dict={x:mnist.test.images})
 
def show_result(images,labels,prediction,index,num=10):   #绘制图形显示预测结果
  pic=plt.gcf()                      #获取当前图像
  pic.set_size_inches(10,12)               #设置图片大小
  for i in range(0,num):
    sub_pic=plt.subplot(5,5,i+1)            #获取第i个子图
    #将第index个images信息显示到子图上
    sub_pic.imshow(np.reshape(images[index],(28,28)),cmap='binary') 
    title="label:"+str(np.argmax(labels[index]))    #设置子图的title内容
    if len(prediction)>0:
      title+=",predict:"+str(prediction[index])
      
    sub_pic.set_title(title,fontsize=10)
    sub_pic.set_xticks([])               #设置x、y坐标轴不显示
    sub_pic.set_yticks([])
    index+=1
  plt.show()
show_result(mnist.test.images,mnist.test.labels,prediction,10)

运行结果如下，可以看到预测的结果大多准确

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。