<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 TensorFlow运作方式入门
代码：tensorflow/examples/tutorials/mnist/
本篇教程的目的，是向大家展示如何利用TensorFlow使用（经典）MNIST数据集训练并评估一个用于识别手写数字的简易前馈神经网络（feed-forward neural network）。我们的目标读者，是有兴趣使用TensorFlow的资深机器学习人士。
因此，撰写该系列教程并不是为了教大家机器学习领域的基础知识。
在学习本教程之前，请确保您已按照安装TensorFlow教程中的要求，完成了安装。
教程使用的文件
本教程引用如下文件：
文件|目的
-----|-----
mnist.py | 构建一个完全连接（fully connected）的MINST模型所需的代码。
fully_connected_feed.py|利用下载的数据集训练构建好的MNIST模型的主要代码，以数据反馈字典（feed dictionary）的形式作为输入模型。
只需要直接运行fully_connected_feed.py文件，就可以开始训练
准备数据
MNIST是机器学习领域的一个经典问题，指的是让机器查看一系列大小为28x28像素的手写数字灰度图像，并判断这些图像代表0-9中的哪一个数字。
更多相关信息，请查阅Yann LeCun网站中关于MNIST的介绍或者Chris Olah对MNIST的可视化探索。
下载
在run_training()方法的一开始，input_data.read_data_sets()函数会确保你的本地训练文件夹中，已经下载了正确的数据，然后将这些数据解压并返回一个含有DataSet实例的字典。
Step1:  注意：fake_data标记是用于单元测试的，读者可以不必理会。
数据集|目的
---|---
data_sets.train|55000个图像和标签（labels），作为主要训练集。
data_sets.validation|5000个图像和标签，用于迭代验证训练准确度。
data_sets.test|10000个图像和标签，用于最终测试训练准确度（trained accuracy）。
输入与占位符
placeholder_inputs()函数将生成两个tf.placeholder操作，定义传入参数的维度，包括batch_size值，后续还会将实际的训练用例传入图。images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size,
                                                       mnist.IMAGE_PIXELS))
labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size))
Step2:  在训练循环（training loop）的后续步骤中，传入的整个图像和标签数据集会被切片，以符合每一个操作所设置的batch_size值，占位符操作将会填补以符合这个batch_size值。然后使用feed_dict参数，将数据传入sess.run()函数。
构建图
在为数据创建占位符之后，就可以运行mnist.py文件，经过三阶段的模式函数操作：inference()， loss()，和training()。图就构建完成了。
inference() —— 尽可能地构建好图，满足促使神经网络向前反馈并做出预测的要求。
loss() —— 往inference图中添加生成损失（loss）所需要的操作（ops）。
training() —— 往损失图中添加计算并应用梯度（gradients）所需的操作。
推理
inference()函数会尽可能地构建图，做到返回包含了预测结果（output prediction）的Tensor。
它接受图像占位符为输入，在此基础上借助ReLu(Rectified Linear Units)激活函数，构建一对完全连接层（layers），以及一个有着十个节点（node）、指明了输出logits模型的线性层。
每一层都创建于一个唯一的tf.name_scope之下，创建于该作用域之下的所有元素都将带有其前缀。
Step3:  在定义的作用域中，每一层所使用的权重和偏差都在tf.Variable实例中生成，并且包含了各自期望的维度：
Step4:  例如，当这些层是在hidden1作用域下生成时，赋予权重变量的独特名称将会是"hidden1/weights"。
每个变量在构建时，都会获得初始化操作（initializer ops）。
在这种最常见的情况下，通过tf.truncated_normal函数初始化权重变量，给赋予的shape则是一个二维tensor，其中第一个维度代表该层中权重变量所连接（connect from）的单元数量，第二个维度代表该层中权重变量所连接到的（connect to）单元数量。对于名叫hidden1的第一层，相应的维度则是[IMAGE_PIXELS, hidden1_units]，因为权重变量将图像输入连接到了hidden1层。tf.truncated_normal初始函数将根据所得到的均值和标准差，生成一个随机分布。
然后，通过tf.zeros函数初始化偏差变量（biases），确保所有偏差的起始值都是0，而它们的shape则是其在该层中所接到的（connect to）单元数量。
图的三个主要操作，分别是两个tf.nn.relu操作，它们中嵌入了隐藏层所需的tf.matmul；以及logits模型所需的另外一个tf.matmul。三者依次生成，各自的tf.Variable实例则与输入占位符或下一层的输出tensor所连接。
Step5:  最后，程序会返回包含了输出结果的logits张量。
损失
loss()函数通过添加所需的损失操作，进一步构建图。
首先，labels_placeholer中的值将被转化为64位整型，然后，自动使用tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits操作，
将labels_placeholer编码为一个独热码，并与inference()的输出logits比较。
Step6:  然后，使用tf.reduce_mean函数，计算batch维度（第一维度）下交叉熵（cross entropy）的平均值，将将该值作为总损失。
Step7:  最后，程序会返回包含了损失值的张量。
注意：交叉熵是信息理论中的概念，可以让我们描述如果基于已有事实，相信神经网络所做的推测最坏会导致什么结果。更多详情，请查阅博文《可视化信息理论》(http
Step8:  接下来，我们实例化一个tf.train.GradientDescentOptimizer，负责按照所要求的学习效率（learning rate）应用梯度下降法（gradients）。
Step9:  之后，我们生成一个变量用于保存全局训练步骤（global training step）的数值，并使用tf.train.Optimizer.minimize操作更新系统中的训练权重（trainable weights）、增加全局步骤。根据惯例，这个操作被称为train_op，是TensorFlow会话（session）诱发一个完整训练步骤所必须运行的操作（见下文）。
Step10:  训练模型
一旦图构建完毕，就通过fully_connected_feed.py文件中的用户代码进行循环地迭代式训练和评估。
图
在run_training()这个函数的一开始，是一个Python语言中的with命令，这个命令表明所有已经构建的操作都要与默认的tf.Graph全局实例关联起来。
Step11:  tf.Graph实例是一系列可以作为整体执行的操作。TensorFlow的大部分场景只需要依赖默认图一个实例即可。
利用多个图的更加复杂的使用场景也是可能的，但是超出了本教程的范围。
会话
完成全部的构建准备、生成全部所需的操作之后，我们就可以创建一个tf.Session，用于运行图。
Step12:  另外，也可以利用with代码块生成Session，限制作用域：
Step13:  Session函数中没有传入参数，表明该代码将会依附于（如果还没有创建会话，则会创建新的会话）默认的本地会话。
生成会话之后，所有tf.Variable实例都会立即通过调用各自初始化操作中的tf.Session.run函数进行初始化。
Step14:  tf.Session.run方法将会运行图中与作为参数传入的操作相对应的完整子集。在初次调用时，init操作只包含了变量初始化程序tf.group。图的其他部分不会在这里，而是在下面的训练循环运行。
训练循环
完成会话中变量的初始化之后，就可以开始训练了。
训练的每一步都是通过用户代码控制，而能实现有效训练的最简单循环就是：
Step15:  但是，本教程中的例子要更为复杂一点，原因是我们必须把输入的数据根据每一步的情况进行切分，以匹配之前生成的占位符。
向图输入参数
执行每一步时，我们的代码会生成一个输入字典（feed dictionary），其中包含对应步骤中训练所要使用的例子，这些例子的键就是其所代表的占位符操作。
fill_feed_dict函数中，会查询给定的DataSet，给下一batch_size批次的图像和标签，与占位符相匹配的张量则会载入下一批次的图像和标签。
Step16:  然后，以占位符为键，创建一个Python字典对象，键值则是其代表的输入张量。
Step17:  这个字典随后作为feed_dict参数，传入sess.run()函数中，为这一步的训练提供输入样例。
检查状态
代码中明确其需要获取的两个值：[train_op, loss]。
Step18:  因为要获取这两个值，sess.run()会返回一个有两个元素的元组。其中每一个张量，对应了返回的元组中的numpy数组，而这些数组中包含了当前这步训练中对应张量的值。由于train_op并不会产生输出，其在返回的元祖中的对应元素就是None，所以会被抛弃。但是，如果模型在训练中出现偏差，loss张量的值可能会变成NaN，所以我们要获取它的值，并记录下来。
假设训练一切正常，没有出现NaN，训练循环会每隔100个训练步骤，就打印一行简单的状态文本，告知用户当前的训练状态。
Step19:  状态可视化
为了释放TensorBoard所使用的事件文件（events file），所有的即时数据（在这里只有一个）都要在图构建阶段合并至一个操作（op）中。
Step20:  在创建好会话（session）之后，可以实例化一个tf.summary.FileWriter，用于写入包含了图表本身和即时数据具体值的事件文件。
Step21:  最后，每次运行summary时，都会往事件文件中写入最新的即时数据，函数的输出会传入事件文件读写器（writer）的add_summary()函数。
Step22:  事件文件写入完毕之后，可以就训练文件夹打开一个TensorBoard，查看即时数据的情况。
注意：了解更多如何构建并运行TensorBoard的信息，请查看相关教程Tensorboard：训练过程可视化。
保存检查点
为了得到可以用来后续恢复模型以进一步训练或评估的检查点文件（checkpoint file），我们实例化一个tf.train.Saver。
Step23:  在训练循环中，将定期调用tf.train.Saver.save方法，向训练文件夹中写入包含了当前所有可训练变量值得检查点文件。
Step24:  这样，我们以后就可以使用tf.train.Saver.restore方法，重载模型的参数，继续训练。
Step25:  评估模型
每隔一千个训练步骤，我们的代码会尝试使用训练数据集与测试数据集，对模型进行评估。do_eval函数会被调用三次，分别使用训练数据集、验证数据集合测试数据集。
Step26:  注意，更复杂的使用场景通常是，先隔绝data_sets.test测试数据集，只有在大量的超参数优化调整（hyperparameter tuning）之后才进行检查。但是，由于MNIST问题比较简单，我们在这里一次性评估所有的数据。
构建评估图
在进入训练循环之前，我们应该先调用mnist.py文件中的evaluation()函数，传入的logits和标签参数要与loss()函数的一致。这样做事为了先构建Eval操作。
Step27:  evaluation()函数会生成tf.nn.in_top_k操作，如果在K个最有可能的预测中可以发现真的标签，那么这个操作就会将模型输出标记为正确。在本文中，我们把K的值设置为1，也就是只有在预测是真的标签时，才判定它是正确的。
Step28:  评估输出
之后，我们可以创建一个循环，往其中添加feed_dict，并在调用sess.run()函数时传入eval_correct操作，目的就是用给定的数据集评估模型。
Step29:  true_count变量会累加所有in_top_k操作判定为正确的预测之和。接下来，只需要将正确测试的总数，除以例子总数，就可以得出准确率了。
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
data_sets = input_data.read_data_sets(FLAGS.train_dir, FLAGS.fake_data)
Explanation: TensorFlow运作方式入门
代码：tensorflow/examples/tutorials/mnist/
本篇教程的目的，是向大家展示如何利用TensorFlow使用（经典）MNIST数据集训练并评估一个用于识别手写数字的简易前馈神经网络（feed-forward neural network）。我们的目标读者，是有兴趣使用TensorFlow的资深机器学习人士。
因此，撰写该系列教程并不是为了教大家机器学习领域的基础知识。
在学习本教程之前，请确保您已按照安装TensorFlow教程中的要求，完成了安装。
教程使用的文件
本教程引用如下文件：
文件|目的
-----|-----
mnist.py | 构建一个完全连接（fully connected）的MINST模型所需的代码。
fully_connected_feed.py|利用下载的数据集训练构建好的MNIST模型的主要代码，以数据反馈字典（feed dictionary）的形式作为输入模型。
只需要直接运行fully_connected_feed.py文件，就可以开始训练
准备数据
MNIST是机器学习领域的一个经典问题，指的是让机器查看一系列大小为28x28像素的手写数字灰度图像，并判断这些图像代表0-9中的哪一个数字。
更多相关信息，请查阅Yann LeCun网站中关于MNIST的介绍或者Chris Olah对MNIST的可视化探索。
下载
在run_training()方法的一开始，input_data.read_data_sets()函数会确保你的本地训练文件夹中，已经下载了正确的数据，然后将这些数据解压并返回一个含有DataSet实例的字典。
End of explanation
images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size,
                                                       mnist.IMAGE_PIXELS))
labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size))
Explanation: 注意：fake_data标记是用于单元测试的，读者可以不必理会。
数据集|目的
---|---
data_sets.train|55000个图像和标签（labels），作为主要训练集。
data_sets.validation|5000个图像和标签，用于迭代验证训练准确度。
data_sets.test|10000个图像和标签，用于最终测试训练准确度（trained accuracy）。
输入与占位符
placeholder_inputs()函数将生成两个tf.placeholder操作，定义传入参数的维度，包括batch_size值，后续还会将实际的训练用例传入图。images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size,
                                                       mnist.IMAGE_PIXELS))
labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size))
End of explanation
with tf.name_scope('hidden1'):
Explanation: 在训练循环（training loop）的后续步骤中，传入的整个图像和标签数据集会被切片，以符合每一个操作所设置的batch_size值，占位符操作将会填补以符合这个batch_size值。然后使用feed_dict参数，将数据传入sess.run()函数。
构建图
在为数据创建占位符之后，就可以运行mnist.py文件，经过三阶段的模式函数操作：inference()， loss()，和training()。图就构建完成了。
inference() —— 尽可能地构建好图，满足促使神经网络向前反馈并做出预测的要求。
loss() —— 往inference图中添加生成损失（loss）所需要的操作（ops）。
training() —— 往损失图中添加计算并应用梯度（gradients）所需的操作。
推理
inference()函数会尽可能地构建图，做到返回包含了预测结果（output prediction）的Tensor。
它接受图像占位符为输入，在此基础上借助ReLu(Rectified Linear Units)激活函数，构建一对完全连接层（layers），以及一个有着十个节点（node）、指明了输出logits模型的线性层。
每一层都创建于一个唯一的tf.name_scope之下，创建于该作用域之下的所有元素都将带有其前缀。
End of explanation
weights = tf.Variable(
    tf.truncated_normal([IMAGE_PIXELS, hidden1_units],
                        stddev=1.0 / math.sqrt(float(IMAGE_PIXELS))),
    name='weights')
biases = tf.Variable(tf.zeros([hidden1_units]),
                     name='biases')
Explanation: 在定义的作用域中，每一层所使用的权重和偏差都在tf.Variable实例中生成，并且包含了各自期望的维度：
End of explanation
hidden1 = tf.nn.relu(tf.matmul(images, weights) + biases)
hidden2 = tf.nn.relu(tf.matmul(hidden1, weights) + biases)
logits = tf.matmul(hidden2, weights) + biases
Explanation: 例如，当这些层是在hidden1作用域下生成时，赋予权重变量的独特名称将会是"hidden1/weights"。
每个变量在构建时，都会获得初始化操作（initializer ops）。
在这种最常见的情况下，通过tf.truncated_normal函数初始化权重变量，给赋予的shape则是一个二维tensor，其中第一个维度代表该层中权重变量所连接（connect from）的单元数量，第二个维度代表该层中权重变量所连接到的（connect to）单元数量。对于名叫hidden1的第一层，相应的维度则是[IMAGE_PIXELS, hidden1_units]，因为权重变量将图像输入连接到了hidden1层。tf.truncated_normal初始函数将根据所得到的均值和标准差，生成一个随机分布。
然后，通过tf.zeros函数初始化偏差变量（biases），确保所有偏差的起始值都是0，而它们的shape则是其在该层中所接到的（connect to）单元数量。
图的三个主要操作，分别是两个tf.nn.relu操作，它们中嵌入了隐藏层所需的tf.matmul；以及logits模型所需的另外一个tf.matmul。三者依次生成，各自的tf.Variable实例则与输入占位符或下一层的输出tensor所连接。
End of explanation
labels = tf.to_int64(labels)
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
    labels=labels, logits=logits, name='xentropy')
Explanation: 最后，程序会返回包含了输出结果的logits张量。
损失
loss()函数通过添加所需的损失操作，进一步构建图。
首先，labels_placeholer中的值将被转化为64位整型，然后，自动使用tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits操作，
将labels_placeholer编码为一个独热码，并与inference()的输出logits比较。
End of explanation
loss = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='xentropy_mean')
Explanation: 然后，使用tf.reduce_mean函数，计算batch维度（第一维度）下交叉熵（cross entropy）的平均值，将将该值作为总损失。
End of explanation
tf.summary.scalar('loss', loss)
Explanation: 最后，程序会返回包含了损失值的张量。
注意：交叉熵是信息理论中的概念，可以让我们描述如果基于已有事实，相信神经网络所做的推测最坏会导致什么结果。更多详情，请查阅博文《可视化信息理论》(http://colah.github.io/posts/2015-09-Visual-Information/)
训练
training()函数添加了通过梯度下降（gradient descent）将损失最小化所需的操作。
首先，该函数从loss()函数中获取损失张量，将其交给tf.summary.scalar，后者在与tf.summary.FileWriter（见下文）配合使用时，可以向事件文件（events file）中生成汇总值（summary values）。在本篇教程中，每次写入汇总值时，它都会释放损失Tensor的当前值（snapshot value）。
End of explanation
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
Explanation: 接下来，我们实例化一个tf.train.GradientDescentOptimizer，负责按照所要求的学习效率（learning rate）应用梯度下降法（gradients）。
End of explanation
global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)
Explanation: 之后，我们生成一个变量用于保存全局训练步骤（global training step）的数值，并使用tf.train.Optimizer.minimize操作更新系统中的训练权重（trainable weights）、增加全局步骤。根据惯例，这个操作被称为train_op，是TensorFlow会话（session）诱发一个完整训练步骤所必须运行的操作（见下文）。
End of explanation
with tf.Graph().as_default():
Explanation: 训练模型
一旦图构建完毕，就通过fully_connected_feed.py文件中的用户代码进行循环地迭代式训练和评估。
图
在run_training()这个函数的一开始，是一个Python语言中的with命令，这个命令表明所有已经构建的操作都要与默认的tf.Graph全局实例关联起来。
End of explanation
sess = tf.Session()
Explanation: tf.Graph实例是一系列可以作为整体执行的操作。TensorFlow的大部分场景只需要依赖默认图一个实例即可。
利用多个图的更加复杂的使用场景也是可能的，但是超出了本教程的范围。
会话
完成全部的构建准备、生成全部所需的操作之后，我们就可以创建一个tf.Session，用于运行图。
End of explanation
with tf.Session() as sess:
Explanation: 另外，也可以利用with代码块生成Session，限制作用域：
End of explanation
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
Explanation: Session函数中没有传入参数，表明该代码将会依附于（如果还没有创建会话，则会创建新的会话）默认的本地会话。
生成会话之后，所有tf.Variable实例都会立即通过调用各自初始化操作中的tf.Session.run函数进行初始化。
End of explanation
for step in xrange(FLAGS.max_steps):
    sess.run(train_op)
Explanation: tf.Session.run方法将会运行图中与作为参数传入的操作相对应的完整子集。在初次调用时，init操作只包含了变量初始化程序tf.group。图的其他部分不会在这里，而是在下面的训练循环运行。
训练循环
完成会话中变量的初始化之后，就可以开始训练了。
训练的每一步都是通过用户代码控制，而能实现有效训练的最简单循环就是：
End of explanation
images_feed, labels_feed = data_set.next_batch(FLAGS.batch_size,
                                               FLAGS.fake_data)
Explanation: 但是，本教程中的例子要更为复杂一点，原因是我们必须把输入的数据根据每一步的情况进行切分，以匹配之前生成的占位符。
向图输入参数
执行每一步时，我们的代码会生成一个输入字典（feed dictionary），其中包含对应步骤中训练所要使用的例子，这些例子的键就是其所代表的占位符操作。
fill_feed_dict函数中，会查询给定的DataSet，给下一batch_size批次的图像和标签，与占位符相匹配的张量则会载入下一批次的图像和标签。
End of explanation
feed_dict = {
    images_placeholder: images_feed,
    labels_placeholder: labels_feed,
}
Explanation: 然后，以占位符为键，创建一个Python字典对象，键值则是其代表的输入张量。
End of explanation
for step in xrange(FLAGS.max_steps):
    feed_dict = fill_feed_dict(data_sets.train,
                               images_placeholder,
                               labels_placeholder)
    _, loss_value = sess.run([train_op, loss],
                             feed_dict=feed_dict)
Explanation: 这个字典随后作为feed_dict参数，传入sess.run()函数中，为这一步的训练提供输入样例。
检查状态
代码中明确其需要获取的两个值：[train_op, loss]。
End of explanation
if step % 100 == 0:
    print('Step %d: loss = %.2f (%.3f sec)' % (step, loss_value, duration))
Explanation: 因为要获取这两个值，sess.run()会返回一个有两个元素的元组。其中每一个张量，对应了返回的元组中的numpy数组，而这些数组中包含了当前这步训练中对应张量的值。由于train_op并不会产生输出，其在返回的元祖中的对应元素就是None，所以会被抛弃。但是，如果模型在训练中出现偏差，loss张量的值可能会变成NaN，所以我们要获取它的值，并记录下来。
假设训练一切正常，没有出现NaN，训练循环会每隔100个训练步骤，就打印一行简单的状态文本，告知用户当前的训练状态。
End of explanation
summary = tf.summary.merge_all()
Explanation: 状态可视化
为了释放TensorBoard所使用的事件文件（events file），所有的即时数据（在这里只有一个）都要在图构建阶段合并至一个操作（op）中。
End of explanation
summary_writer = tf.summary.FileWriter(FLAGS.train_dir, sess.graph)
Explanation: 在创建好会话（session）之后，可以实例化一个tf.summary.FileWriter，用于写入包含了图表本身和即时数据具体值的事件文件。
End of explanation
summary_str = sess.run(summary, feed_dict=feed_dict)
summary_writer.add_summary(summary_str, step)
Explanation: 最后，每次运行summary时，都会往事件文件中写入最新的即时数据，函数的输出会传入事件文件读写器（writer）的add_summary()函数。
End of explanation
saver = tf.train.Saver()
Explanation: 事件文件写入完毕之后，可以就训练文件夹打开一个TensorBoard，查看即时数据的情况。
注意：了解更多如何构建并运行TensorBoard的信息，请查看相关教程Tensorboard：训练过程可视化。
保存检查点
为了得到可以用来后续恢复模型以进一步训练或评估的检查点文件（checkpoint file），我们实例化一个tf.train.Saver。
End of explanation
saver.save(sess, FLAGS.train_dir, global_step=step)
Explanation: 在训练循环中，将定期调用tf.train.Saver.save方法，向训练文件夹中写入包含了当前所有可训练变量值得检查点文件。
End of explanation
saver.restore(sess, FLAGS.train_dir)
Explanation: 这样，我们以后就可以使用tf.train.Saver.restore方法，重载模型的参数，继续训练。
End of explanation
print('Training Data Eval:')
do_eval(sess,
        eval_correct,
        images_placeholder,
        labels_placeholder,
        data_sets.train)
print('Validation Data Eval:')
do_eval(sess,
        eval_correct,
        images_placeholder,
        labels_placeholder,
        data_sets.validation)
print('Test Data Eval:')
do_eval(sess,
        eval_correct,
        images_placeholder,
        labels_placeholder,
        data_sets.test)
Explanation: 评估模型
每隔一千个训练步骤，我们的代码会尝试使用训练数据集与测试数据集，对模型进行评估。do_eval函数会被调用三次，分别使用训练数据集、验证数据集合测试数据集。
End of explanation
eval_correct = mnist.evaluation(logits, labels_placeholder)
Explanation: 注意，更复杂的使用场景通常是，先隔绝data_sets.test测试数据集，只有在大量的超参数优化调整（hyperparameter tuning）之后才进行检查。但是，由于MNIST问题比较简单，我们在这里一次性评估所有的数据。
构建评估图
在进入训练循环之前，我们应该先调用mnist.py文件中的evaluation()函数，传入的logits和标签参数要与loss()函数的一致。这样做事为了先构建Eval操作。
End of explanation
eval_correct = tf.nn.in_top_k(logits, labels, 1)
Explanation: evaluation()函数会生成tf.nn.in_top_k操作，如果在K个最有可能的预测中可以发现真的标签，那么这个操作就会将模型输出标记为正确。在本文中，我们把K的值设置为1，也就是只有在预测是真的标签时，才判定它是正确的。
End of explanation
for step in xrange(steps_per_epoch):
    feed_dict = fill_feed_dict(data_set,
                               images_placeholder,
                               labels_placeholder)
    true_count += sess.run(eval_correct, feed_dict=feed_dict)
Explanation: 评估输出
之后，我们可以创建一个循环，往其中添加feed_dict，并在调用sess.run()函数时传入eval_correct操作，目的就是用给定的数据集评估模型。
End of explanation
precision = true_count / num_examples
print('  Num examples: %d  Num correct: %d  Precision @ 1: %0.04f' %
      (num_examples, true_count, precision))
Explanation: true_count变量会累加所有in_top_k操作判定为正确的预测之和。接下来，只需要将正确测试的总数，除以例子总数，就可以得出准确率了。
End of explanation
<END_TASK>