“““?Neural?Network.

A?2-Hidden?layers?Fully?Connected?Neural?Network?（a.k.a?Multilayer?Perceptron）
implementation?with?TensorFlow.?This?example?is?using?the?MNIST?database
of?handwritten?digits?（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）.

links:
????[MNIST?Dataset]（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）.

Author:?Aymeric?Damien
Project:?https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
“““

from?__future__?import?print_function

#?Import?MNIST?data
from?tensorflow.examples.tutorials.mnist?import?input_data
mnist?=?input_data.read_data_sets（“/tmp/data/“?one_hot=True）

import?tensorflow?as?tf

#?Parameters
learning_rate?=?0.1
num_steps?=?500
batch_size?=?128
display_step?=?100

#?Network?Parameters
n_hidden_1?=?256?#?1st?layer?number?of?neurons
n_hidden_2?=?256?#?2nd?layer?number?of?neurons
num_input?=?784?#?MNIST?data?input?（img?shape:?28*28）
num_classes?=?10?#?MNIST?total?classes?（0-9?digits）

#?tf?Graph?input
X?=?tf.placeholder（“float“?[None?num_input]）
Y?=?tf.placeholder（“float“?[None?num_classes]）

#?Store?layers?weight?&?bias
weights?=?{
????‘h1‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[num_input?n_hidden_1]））
????‘h2‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[n_hidden_1?n_hidden_2]））
????‘out‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[n_hidden_2?num_classes]））
}
biases?=?{
????‘b1‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[n_hidden_1]））
????‘b2‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[n_hidden_2]））
????‘out‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[num_classes]））
}


#?Create?model
def?neural_net（x）:
????#?Hidden?fully?connected?layer?with?256?neurons
????layer_1?=?tf.add（tf.matmul（x?weights[‘h1‘]）?biases[‘b1‘]）
????#?Hidden?fully?connected?layer?with?256?neurons
????layer_2?=?tf.add（tf.matmul（layer_1?weights[‘