参考的文章《零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法》：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663
接上一篇，参考文章里面这一部分作者太不负责任了。。。代码没写全就跑路了。。这一部分分为两块：传统方法代码，向量化方法代码。
传统方法篇
先介绍传统方法。再次吐槽，作者给的读取图像的代码，太不合时宜了，Python2.7简直了，我用Python3.6怎么跑也跑不通，后来发现了这个，（可能适用于Py3.5）
这篇文章作者也是用Python3（3.5）在跑原代码也遇到了问题，他自己解决了，我本以为看到了一线生机，激动得我不要不要的，谁成想3.6和3.5也是难以逾越的鸿沟。。。我又一次陷入了无奈中，最后我忽然想到了git hub，果不其然，找到了另一种读取mnist数据集的方法。。。github万岁！！！放链接！
github：https://github.com/sivapvarma/MNIST.py/blob/master/mnist.py
我copy了代码做了些许修改和标注：
github：https://github.com/leiseraiesecqd/DL/blob/master/read.py
然后就是要分析一下mnist数据集到底长啥样：
train_data_set,
train_labels
test_data_set,
test_labels
数据类型全部是：
我们读取train_set中的一张，探索其结构(只是截取了部分截图)：是一个28*28的结构，也就是一个大[ ]里有28个小[ ]，每个小[ ]里面有28个元素。train_set有60000个这样的大[ ]。
我们读取train_label中前五个元素：可见是个1*60000的结构，也就是一个[ ]里有60000个元素组成。
目前，对于dataset和label我们没动。接下来，要reshap了，这是一门学问！！！务必要自己学会探索。先说一下为啥要reshape，因为我们的网络结构定义为输入层784个节点，输出层10个节点。
（1）dataset的处理
将每张图片展成1*728的向量。train_data_set[0].reshape(1,784)，取一张照片然后可以看到（截取了部分）如下图：也就是一个大[ ]里面有一个小[ ]，这个小[ ]里有784个元素。下一个问题，对整个dataset怎么处理？用 train_data_set.reshape(60000,784)，结构变成了一个大[ ]里面有60000个小[ ]，每个小[ ]有784的元素。整个数据集shape是（60000,784）.
（2）label的处理
接下来，我们需要对labe做两步处理。
第一、进行one-hot encoding，也就是那个norm函数，是每个元素表示成，如[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]的结构，十个元素对应输出层的10个节点，这样子我们再取train_label的前五个元素，就变成如图。一个大[ ]里有60000个小[ ]，每个小[ ]里面有10个有元素。此时对于整个数据集，它的shape是（60000,10）
第二、reshape变形。我们取onehot处理后的数据的第一个数据。train_labels[0].reshap(10,1)，如图:[ ]中每个元素都加了[ ] .这种数据才是我们需要的。而不是上图那种，因为涉及到每个元素要和对应的每个输出节点的值相减。那么如何reshape全部呢？答案不是train_labels.reshap(10,60000)，而是train_labels.reshape(60000,10,1). 显然，此时整个数据集shape是(60000,10,1)。
休息一下，让我们总结一下（10，）和（10,1）的区别：
前者：[ 1,2,3,4,5]
后者：[[1],[2],[3],[4],[5]]
小结：对于深度学习框架，tensorflow。我们经常调侃，每个tensor都在flow。其实对于数据结构的理解相当重要，数据在网络里面是怎么跑的，这个理解是很重要的。拿本例子来说，输入train_set是一个60000*784的结构，每次输入，都输入一张照片，即一个元素，这个元素里有784个数据，对应输入层784个节点；对应的，trian_label是一个60000*10*1的结构，每次输入一个元素，这个元素里有10个数据，对应输出层10个节点。归纳起来，系统是一个一个样本的跑，一个样本包括一张照片和它对应的label。test的样本同理。
关于数据集我们就讲这么多。下面就是另一个坑。关于我们之前写好的那个network，他其实是跑不通的。。。作者太不负责任了。主要问题是networ.predict它返回的是一个map，这样会和我们mnisy.py里面evaluate函数代码不匹配，所以我做了修改network2.0.py，主要是把predict函数返回做了修改，使它返回预测值，而不是一个map。而中间过程真的是特别心塞，说到底，就是我对之前的作者写的network知识照葫芦画瓢，没有真正理解他每一步是怎么跑的。具体结构解析在我的上一篇文章里有。http://www.jianshu.com/writer#/notebooks/17670616/notes/18346188
再唠叨一句，迭代次数和训练的样本数不是一个东西，迭代一次，会把你输入的样本数跑完。而不是迭代一次，跑一个样本。比如：我输入20个样本，迭代一次，那么我就把这20样本跑完了，这样算一完成一次迭代。还有，迭代次数设置是在训练的时候，测试时不用迭代，因为就跑一遍得出准确率。
最后附一下我的代码（基于Py3.6）https://github.com/leiseraiesecqd/DL，
本节内容参考里面的read+network2.0.py+mnist.py
提示一下，由于cpu实在是弱鸡，建议大家跑程序的时候先训练一个样本，测试一个样本；如果能跑通，再训练10张，测试10张。这样就差不多了，重在理解。。如果你妄想把60000个训练集训练完，把10000个测试集测试完。那就等到几年后吧。。。
ps：下一节我们讲向量化编程。会使效率提升很多。
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