小编这次要给大家分享的是python怎么用TensorFlow做图像识别，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

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一、TensorFlow简介

TensorFlow是由谷歌开发的一套机器学习的工具，使用方法很简单，只需要输入训练数据位置，设定参数和优化方法等，TensorFlow就可以将优化结果显示出来，节省了很大量的编程时间，TensorFlow的功能很多很强大，这边挑选了一个比较简单实现的方法，就是利用TensorFlow的逻辑回归算法对数据库中的手写数字做识别，让机器找出规律，然后再导入新的数字让机器识别。

二、流程介绍

上图是TensorFlow的流程，可以看到一开始要先将参数初始化，然后导入训练数据，计算偏差，然后修正参数，再导入新的训练数据，不断重复，当数据量越大，理论上参数就会越准确，不过也要注意不可训练过度。

三、导入数据

数据可进入MNIST数据库 (Mixed National Institute of Standards and Technology database)，这是一个开放的数据库，里面有许多免费的训练数据可以提供下载，这次我们要下载的是手写的阿拉伯数字，为什么要阿拉伯数字呢？1、因为结果少，只有十个，比较好训练 2、图片的容量小，不占空间，下面是部分的训练数据案例

TensorFlow可以直接下载MNIST上的训练数据，并将它导入使用，下面为导入数据的代码

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
MNIST = input_data.read_data_sets("/data/mnist", one_hot=True)

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