零基础无理论实战Mnist手写字库模型训练并输出结果
一直想着要更新博客，但是博主穿梭在秋招的千军万马之中，平日里在公司实习，一有空又得准备笔试，周末又穿梭于各种宣讲会、招聘会之中，最近终于才慢慢地稳定下来，才有时间下来码一篇博客。事实上，也是在纠结要写什么样的博客，做什么样的尝试，才能够写一篇可供自己备份，又能够和网友们进行良好交流的博文，也希望大家能留言，或者加我的微信，交流学习。
由于实习的原因，现在在做人工智能方面的学习，所以今天给大家带来一个比较新鲜流的东西，也旨在训练自己的知识迁移能力。
都说Mnist手写字库是人工智能，深度学习的HelloWorld，对它产生了无比的好奇之心，也以为可能就花它个一天两个就能跑得开的事情，那么就动手做吧。当然，首先是去搜索各种各样的学习资料。但是，大多的资料都是这样的（讲一些基础概念、介绍等）：
好吧，虽然写得已经够简单，但是看完之后，又没有操作，程序跑起来似乎也没有得到感性的认知，到底，训练是怎么训练？程序是怎么跑？我该怎样才能够输入一个手写体，然后直接出来一个数字？甚至，我该怎么去应用我所训练好的这个模型，然后供给实际应用，让它可以给其他程序调用，甚至在手机上跑？
当然，巧妇难为无米之炊，首先，我们得有数据，这个已经是有公开的数据集了，所以我们直接下载就行了。然后，还要有一个模型训练脚本，还有一个预测数的脚本。这个我会打包上传到资源文件供大家下载（页末，为了赚点C币下载东西，没有C币的同学加我微信，我可以免费发给你，见谅）。如下：
配置环境的事我就不说了，这里边坑很多，我这里是安装了Anaconda2，然后python35,还有装了Tensorflow、Pillow等模块，这个，大家折腾一下就好了。
当然，首先肯定是模型训练，打开create_model_2.py,然后，你的数据包下载下来可能是.gz命名的压缩包，这里，你需要把它解压出来，也就是上图所示的.idx3-ubyte,idx1-ubyte形式，关于这个文件的数据格式，建议可以查阅相关博客，有个概念。
假如你没有解压的话，会出现以下的错误：array is too big,而且数据量惊人，这肯定是有问题的。
在代码的32行，修改地址为自己数据的位置，建议使用相对路径，而且路径不要包含有中文字符。
如果，然后，运行。第一次看控制台打消息会这么激动：
但是，帅不过三秒，等到跑到两20000的时候，就报错了，我的天，这都跑了大半个小时了，到嘴的鸭子就这么飞了。 Parent directory of model2.ckpt dosen’t exist,cant save……
在网上找了一下原因，后来，我补充了这么几句，然后，把原来的注释掉，然后跑去吃饭。
回来后，奇迹发生了，Output里多了几个文件，这就是训练好的模型，供预测使用：
打开predict_2.py,然后在97行，导入刚刚训练好的模型。也就是model2.ckpt文件。
好了，然后这就可以正常地去预测照片了。我们来试一下吧。
在运行前，添加参数，也可以直接在命令行执行。填入一张图片的地址。这里我的图片在同一目录，所以，就直接写文件名就可以了。确定后，开始执行……
结果为6：
好了，整个调试的过程就是这样。自己操作了整个过程，体验了深度学习流程的操作，还是深深佩服发明深度学习的人。作为学习者，当然我们不能因为畏难就想投机取巧，该走的路还是要走，该埋下头下来啃的东西，还是要慢慢看，慢慢体会，沉下心来学习，才会有进步。这篇博客，虽然含量不高，但是调通一个过程还是大大增强我的学习兴趣，接下来还会进入深入的学习。后期会安排把它应用到安卓平台上边去。做一些比较酷的应用。