本文学习Neural Networks and Deep Learning 在线免费书籍，用python构建神经网络识别手写体的一个总结。

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代码主要包括两三部分：

1）、数据调用和预处理

2）、神经网络类构建和方法建立

3）、代码测试文件

1）数据调用：

#!/usr/bin/env python 
# -*- coding: utf-8 -*- 
# @Time  : 2017-03-12 15:11 
# @Author : CC 
# @File  : net_load_data.py 
# @Software: PyCharm Community Edition 
 
from numpy import * 
import numpy as np 
import cPickle 
def load_data(): 
  """载入解压后的数据，并读取""" 
  with open('data/mnist_pkl/mnist.pkl','rb') as f: 
    try: 
      train_data,validation_data,test_data = cPickle.load(f) 
      print " the file open sucessfully" 
      # print train_data[0].shape #(50000,784) 
      # print train_data[1].shape  #(50000,) 
      return (train_data,validation_data,test_data) 
    except EOFError: 
      print 'the file open error' 
      return None 
 
def data_transform(): 
  """将数据转化为计算格式""" 
  t_d,va_d,te_d = load_data() 
  # print t_d[0].shape # (50000,784) 
  # print te_d[0].shape # (10000,784) 
  # print va_d[0].shape # (10000,784) 
  # n1 = [np.reshape(x,784,1) for x in t_d[0]] # 将5万个数据分别逐个取出化成（784,1），逐个排列 
  n = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in t_d[0]] # 将5万个数据分别逐个取出化成（784,1），逐个排列 
  # print 'n1',n1[0].shape 
  # print 'n',n[0].shape 
  m = [vectors(y) for y in t_d[1]] # 将5万标签（50000,1）化为（10,50000） 
  train_data = zip(n,m) # 将数据与标签打包成元组形式 
  n = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in va_d[0]] # 将5万个数据分别逐个取出化成（784,1），排列 
  validation_data = zip(n,va_d[1])  # 没有将标签数据矢量化 
  n = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in te_d[0]] # 将5万个数据分别逐个取出化成（784,1），排列 
  test_data = zip(n, te_d[1]) # 没有将标签数据矢量化 
  # print train_data[0][0].shape #(784,） 
  # print "len(train_data[0])",len(train_data[0]) #2 
  # print "len(train_data[100])",len(train_data[100]) #2 
  # print "len(train_data[0][0])", len(train_data[0][0]) #784 
  # print "train_data[0][0].shape", train_data[0][0].shape #（784,1） 
  # print "len(train_data)", len(train_data) #50000 
  # print train_data[0][1].shape #(10,1) 
  # print test_data[0][1] # 7 
  return (train_data,validation_data,test_data) 
def vectors(y): 
  """赋予标签""" 
  label = np.zeros((10,1)) 
  label[y] = 1.0 #浮点计算 
  return label 

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