Tensorflow-MNIST卷积神经网络

今天在网上找到了一份卷积神经元网络训练MNIST数据的代码，放到服务器上运行了一下，结果相对于之前的全连接网络当然是极大提升了。在记录对于代码的理解之前，首先记录一下运行的步骤。
建立一个文件夹，文件夹结构如下：

|__dataset(dir)
|__model(dir)
|__inference.py
|__train.py
|__eval.py

其中dataset文件夹是用来放置训练和测试数据的，model文件夹是用了来放置训练好的模型，inference.py是前向推理，train.py是训练过程，eval.py是验证过程。后面会单独讲解。
下面介绍一下运行的过程，由于训练时间过长，所以应当将进程放到后台上进行训练：

nohup train.py &

提示输出结果将会保存到nohup.out中后，回车。
通过ps命令查看当前正在执行的进程。注意不要用jobs命令，因为关掉了一个会话，jobs就没了。
可以通过先ps命令，查看进程号，通过kill杀掉进程。

ps -u
kill pid