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在方法的一开始， input_data.read_data_sets() 函数会确保你的本地训练文件夹中，已经下载了正确的数据，然后将这些数据解压并返回一个含有DataSet 实例的字典。
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data_sets = input_data.read_data_sets(FLAGS.train_dir, FLAGS.fake_data)
注： fake_data 标记是用于单元测试的，可以不必理会。
| 数据集 | 目的 |
| data_sets.train | 55000个图像和标签（labels），作为主要训练集。 |
| data_sets.validation | 5000个图像和标签，用于迭代验证训练准确度。 |
| data_sets.test | 10000个图像和标签，用于最终测试训练准确度（trained accuracy）。 |
tf.placeholder 操作，定义传入图表中的shape参数，shape参数中包括batch_size 值，后续还会将实际的训练用例传入图表。
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images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size,IMAGE_PIXELS))
labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size))
在训练循环（training loop）的后续步骤中，传入的整个图像和标签数据集会被切片，以符合每一个操作所设置的 batch_size 值，占位符操作将会填补以符合这个batch_size 值。然后使用feed_dict 参数，将数据传入sess.run() 函数。
在为数据创建占位符之后，就可以运行mnist.py 文件，经过三阶段的模式函数操作： inference() ， loss() ，和training() 。图表就构建完成了。
1. inference() —— 尽可能地构建好图表，满足促使神经网络向前反馈并做出预测的要求。
2. loss() —— 往inference图表中添加生成损失（loss）所需要的操作（ops）。
3. training() —— 往损失图表中添加计算并应用梯度（gradients）所需的操作。
接受图像占位符为输入，在此基础上借助ReLu激活函数，构建一对完全连接层（layers），以及一个有着十个节点（node）、指明了输出logtis模型的线性层。每一层都创建于一个唯一的tf.name_scope 之下，创建于该作用域之下的所有元素都将带有其前缀。
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with tf.name_scope('hidden1') as scope:
在定义的作用域中，每一层所使用的权重和偏差都在tf.Variable 实例中生成，并且包含了各自期望的shape。
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weights = tf.Variable(
tf.truncated_normal([IMAGE_PIXELS, hidden1_units],stddev=1.0 / math.sqrt(float(IMAGE_PIXELS))),name='weights')
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biases = tf.Variable(tf.zeros([hidden1_units]),name='biases')
例如，当这些层是在hidden1 作用域下生成时，赋予权重变量的独特名称将会是" hidden1/weights "。
每个变量在构建时，都会获得初始化操作（initializer ops）。在这种最常见的情况下，通过tf.truncated_normal 函数初始化权重变量，给赋予的shape则是一个二维tensor，其中第一个维度代表该层中权重变量所连接（connect from）的单元数量，第二个维度代表该层中权重变量所连接到的（connect to）单元数量。对于名叫hidden1 的第一层，相应的维度则是[IMAGE_PIXELS, hidden1_units] ，因为权重变量将图像输入连接到了hidden1 层。tf.truncated_normal 初始函数将根据所得到的均值和标准差，生成一个随机分布。 如[784,10]
然后，通过tf.zeros 函数初始化偏差变量（biases），确保所有偏差的起始值都是0，而它们的shape则是其在该层中所接到的（connect to）单元数量。如[10]
图表的三个主要操作，分别是两个tf.nn.relu 操作，它们中嵌入了隐藏层所需的tf.matmul ；以及logits模型所需的另外一个tf.matmul 。三者依次生成，各自的tf.Variable 实例则与输入占位符或下一层的输出tensor所连接。
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hidden1 = tf.nn.relu(tf.matmul(images, weights) + biases)
hidden2 = tf.nn.relu(tf.matmul(hidden1, weights) + biases)
logits = tf.matmul(hidden2, weights) + biases
最后，程序会返回包含了输出结果的logits Tensor。
首先， labels_placeholer 中的值，将被编码为一个含有1-hot values的Tensor。例如，如果类标识符为“3”，那么该值就会被转换为：[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
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batch_size = tf.size(labels)
labels = tf.expand_dims(labels, 1)
indices = tf.expand_dims(tf.range(0, batch_size, 1), 1)
concated = tf.concat(1, [indices, labels])
onehot_labels = tf.sparse_to_dense(concated, tf.pack([batch_size, NUM_CLASSES]), 1.0, 0.0)
之后，又添加一个tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 操作，用来比较inference() 函数与1-hot标签所输
出的logits Tensor。
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cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,onehot_labels,name='xentropy')
然后，使用tf.reduce_mean 函数，计算batch维度（第一维度）下交叉熵（cross entropy）的平均值，将将该值
作为总损失。
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loss = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='xentropy_mean')
最后，程序会返回包含了损失值的Tensor。
首先，该函数从loss() 函数中获取损失Tensor，将其交给tf.scalar_summary ，后者在与SummaryWriter配合使用时，可以向事件文件（events file）中生成汇总值（summary values）。在这里，每次写入汇总值时，它都会释放损失Tensor的当前值（snapshot value）。
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tf.scalar_summary(loss.op.name, loss)
接下来，实例化一个tf.train.GradientDescentOptimizer ，负责按照所要求的学习效率（learning rate）应用梯度下降法（gradients）。
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optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(FLAGS.learning_rate)
之后，生成一个变量用于保存全局训练步骤（global training step）的数值，并使用minimize() 函数更新系统中的三角权重（triangle weights）、增加全局步骤的操作。根据惯例，这个操作被称为train_op ，是TensorFlow会话（session）诱发一个完整训练步骤所必须运行的操作。
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global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)
最后，程序返回包含了训练操作（training op）输出结果的Tensor。
一旦图表构建完毕，就通过fully_connected_feed.py 文件中的用户代码进行循环地迭代式训练和评估。
在run_training() 这个函数的一开始，是一个Python语言中的with 命令，这个命令表明所有已经构建的操作都要与默认的tf.Graph 全局实例关联起来。
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with tf.Graph().as_default():
tf.Graph 实例是一系列可以作为整体执行的操作。TensorFlow的大部分场景只需要依赖默认图表一个实例即可。利用多个图表的更加复杂的使用场景也是可能的。
完成全部的构建准备、生成全部所需的操作之后，就可以创建一个tf.Session ，用于运行图表。
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sess = tf.Session()
也可以利用with 代码块生成Session ，限制作用域：
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with tf.Session() as sess:
Session 函数中没有传入参数，表明该代码将会依附于（如果还没有创建会话，则会创建新的会话）默认的本地会话。
生成会话之后，所有tf.Variable 实例都会立即通过调用各自初始化操作中的sess.run() 函数进行初始化。
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init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)
sess.run() 方法将会运行图表中与作为参数传入的操作相对应的完整子集。在初次调用时， init 操作只包含了变量初始化程序tf.group 。图表的其他部分不会在这里，而是在下面的训练循环运行。
完成会话中变量的初始化之后，就可以开始训练了。训练的每一步都是通过用户代码控制，而能实现有效训练的最简单循环就是：
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for step in xrange(max_steps):
sess.run(train_op)
但是，必须把输入的数据根据每一步的情况进行切分，以匹配之前生成的占位符。
执行每一步时，代码会生成一个反馈字典（feed dictionary），其中包含对应步骤中训练所要使用的例子，这些例子的哈希键就是其所代表的占位符操作。fill_feed_dict 函数会查询给定的DataSet ，索要下一批次batch_size 的图像和标签，与占位符相匹配的Tensor则会包含下一批次的图像和标签。
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images_feed, labels_feed = data_set.next_batch(FLAGS.batch_size)
然后，以占位符为哈希键，创建一个Python字典对象，键值则是其代表的反馈Tensor。
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feed_dict = {
images_placeholder: images_feed,
labels_placeholder: labels_feed,
}
字典随后作为feed_dict 参数，传入sess.run() 函数中，为这一步的训练提供输入样例。
在运行sess.run 函数时，要在代码中明确其需要获取的两个值： [train_op, loss] 。
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for step in xrange(FLAGS.max_steps):
feed_dict = fill_feed_dict(data_sets.train,images_placeholder,labels_placeholder)
_, loss_value = sess.run([train_op, loss],feed_dict=feed_dict)
登录后复制feed_dict = fill_feed_dict(data_sets.train,images_placeholder,labels_placeholder)
_, loss_value = sess.run([train_op, loss],feed_dict=feed_dict)
因为要获取这两个值， sess.run() 会返回一个有两个元素的元组。其中每一个Tensor 对象，对应了返回的元组中的numpy数组，而这些数组中包含了当前这步训练中对应Tensor的值。由于train_op 并不会产生输出，其在返回的元祖中的对应元素就是None ，所以会被抛弃。但是，如果模型在训练中出现偏差， loss Tensor的值可能会变成NaN，所以我们要获取它的值，并记录下来。假设训练一切正常，没有出现NaN，训练循环会每隔100个训练步骤，就打印一行简单的状态文本，告知用户当前的训练状态。
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if step % 100 == 0:
print 'Step %d: loss = %.2f (%.3f sec)' % (step, loss_value, duration)
为了释放TensorBoard所使用的事件文件（events file），所有的即时数据（在这里只有一个）都要在图表构建阶段合并至一个操作（op）中。
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summary_op = tf.merge_all_summaries()
登录后复制summary_writer = tf.train.SummaryWriter(FLAGS.train_dir,graph_def=sess.graph_def)
登录后复制summary_str = sess.run(summary_op, feed_dict=feed_dict)
summary_writer.add_summary(summary_str, step)
事件文件写入完毕之后，可以就训练文件夹打开一个TensorBoard，查看即时数据的情况。
saver = tf.train.Saver()
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每隔一千个训练步骤，代码会尝试使用训练数据集与测试数据集，对模型进行评估。do_eval 函数会被调用三次，分别使用训练数据集、验证数据集合测试数据集。
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do_eval（sess,
eval_correct,
images_placeholder,
labels_placeholder,
data_sets.train)
print 'Validation Data Eval:'
do_eval（sess,
eval_correct,
images_placeholder,
labels_placeholder,
data_sets.validation)
print 'Test Data Eval:'
do_eval（sess,
eval_correct,
images_placeholder,
labels_placeholder,
data_sets.test)
注：更复杂的使用场景通常是先隔绝data_sets.test 测试数据集，只有在大量的超参数优化调整（hyperparameter tuning）之后才进行检查。但是，由于MNIST问题比较简单，在这里一次性评估所有的数据。
在打开默认图表（Graph）之前，应该先调用get_data(train=False) 函数，抓取测试数据集。
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test_all_images, test_all_labels = get_data(train=False)
在进入训练循环之前，应该先调用mnist.py 文件中的evaluation 函数，传入的logits和标签参数要与loss函数的一致。这样做事为了先构建Eval操作。
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test_all_images, test_all_labels = get_data(train=False)
evaluation 函数会生成tf.nn.in_top_k 操作，如果在K个最有可能的预测中可以发现真的标签，那么这个操作就会将模型输出标记为正确。在本文中，我们把K的值设置为1，也就是只有在预测是真的标签时，才判定它是正确的。
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eval_correct = tf.nn.in_top_k(logits, labels, 1)
之后，可以创建一个循环，往其中添加feed_dict ，并在调用sess.run() 函数时传入eval_correct 操作，目的就是用给定的数据集评估模型。
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for step in xrange(steps_per_epoch):
feed_dict = fill_feed_dict(data_set,images_placeholder,labels_placeholder)
true_count += sess.run(eval_correct, feed_dict=feed_dict)
true_count 变量会累加所有in_top_k 操作判定为正确的预测之和。接下来，只需要将正确测试的总数，除以例
子总数，就可以得出准确率了。
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precision = float(true_count) / float(num_examples)
print ' Num examples: %d Num correct: %d Precision @ 1: %0.02f' % (num_examples, true_count, precision)
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