本篇我们将针对实际中的图像识别问题，使用深度学习入门级 MNIST 手写体数字识别数据集，并且结合上一篇博文中给出的更合理的神经网络设计与优化方法，给出一个使用 TF 实现 MNIST 手写体数字识别神经网络模型优化的最佳实践。

上一篇博文中，我们介绍了 TensorFlow 的基本工作原理，并且给出了一个完整的 TF 样例来优化一个简单的三层全连接神经网络模型。本章我们将进一步介绍如何更加合理的设计和优化神经网络，使得学得的模型能够更好的对未知样本进行更加精确的预测。

前面，我们已经成功搭建了基于 TensorFlow 的深度学习框架环境，并完成一个简单的向量加法实例。本篇我们将正式开始 TenosorFLow 相关概念的学习。

Update：之前为了 TensorFlow 学习使用配置的 TensorFlow 深度学习环境（CPU Support）计算性能较差，已经不再适合现阶段学习开发使用了。故最近准备升级一下深度学习服务器，重新配置支持 GPU 显卡加速计算的 TensorFlow 深度学习开发环境。

在基于 Centos6.9 + Anaconda 搭建 TensorFlow 深度学习环境成功后，在导入 import TensorFlow 时，可能会产生如下报错：/usr/lib/libstdc++.so.6:version ‘CXXBAI_1.3.9’not found...，怎么办？！！

在较为老旧版本的 Centos 中搭建 TensorFlow 深度学习开发环境时（例如：Centos6.9），由于 GNU GLIBC 库（内核运行库）版本比较低，我们需要对其进行更新以满足 TensorFlow 的安装需求。

更新时，执行误操作只要不断开远程连接还有挽回的余地，但远程异常断开连接之后很多人就没有辙了，准备抢救数据&文件，重装系统。事实上，我们先不要急着重装系统，来试一试是否可以 Rescue ！

工欲善其事，必先利其器。在开始深度学习课程之前，首要的是需要选择一台性能合适的机器来部署深度学习环境以进行学习试验。关于 “选择性能合适的机器”，一般意味着 “好的CPU”，“大内存”，“大硬盘”，“GPU支持”。当然考虑到经济问题以及以学习为优先，利用我们手头闲置的配置最好的机器就可以开始配置深度学习环境了（性能低）。

在计算机视觉中，图像是以像素矩阵（Image Pixel Matrix）的形式进行表示和处理的。