这的函数是TensorFlow的MNIST官方的例程中出现的函数，在网上找的资料了解功能。
accuracy.eval()函数的作用:
f.Tensor.eval(feed_dict=None, session=None)：
作用：
在一个Seesion里面“评估”tensor的值（其实就是计算），首先执行之前的所有必要的操作来产生这个计算这个tensor需要的输入，然后通过这些输入产生这个tensor。在激发tensor.eval()这个函数之前，tensor的图必须已经投入到session里面，或者一个默认的session是有效的，或者显式指定session.
参数：
feed_dict:一个字典，用来表示tensor被feed的值（联系placeholder一起看）
session:（可选） 用来计算（evaluate）这个tensor的session.要是没有指定的话，那么就会使用默认的session。
返回：
表示“计算”结果值的numpy ndarray
参考文献：
<link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/markdown_views-ea0013b516.css">
</div>
这的函数是TensorFlow的MNIST官方的例程中出现的函数，在网上找的资料了解功能。
accuracy.eval()函数的作用:
f.Tensor.eval(feed_dict=None, session=None)：
作用：
在一个Seesion里面“评估”tensor的值（其实就是计算），首先执行之前的所有必要的操作来产生这个计算这个tensor需要的输入，然后通过这些输入产生这个tensor。在激发tensor.eval()这个函数之前，tensor的图必须已经投入到session里面，或者一个默认的session是有效的，或者显式指定session.
参数：
feed_dict:一个字典，用来表示tensor被feed的值（联系placeholder一起看）
session:（可选） 用来计算（evaluate）这个tensor的session.要是没有指定的话，那么就会使用默认的session。
返回：
表示“计算”结果值的numpy ndarray
参考文献：
<link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/markdown_views-ea0013b516.css">
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