因为我本机是Mac，而服务器装的是windows10，所以两个在运行MNIST数据集的时候，关于MNIST数据集的存放位置是有区别的。

1、但是测试代码是一样的，先上代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf

#导入input_data用于自动下载和安装MNIST数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

#放置占位符，用于在计算时接收输入值
x = tf.placeholder("float", [None, 784])

#创建两个变量，分别用来存放权重值W和偏置值b
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

#使用Tensorflow提供的回归模型softmax，y代表输出
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

#为了进行训练，需要把正确值一并传入网络
y_ = tf.placeholder("float", [None,10])

#计算交叉墒
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y))

#使用梯度下降算法以0.01的学习率最小化交叉墒
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

#初始化之前创建的变量的操作
init = tf.initialize_all_variables()

#启动初始化
sess = tf.Session()
sess.run(init)

#开始训练模型，循环1000次，每次都会随机抓取训练数据中的100条数据，然后作为参数替换之前的占位符来运行train_step
for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

#评估模型，tf.argmax能给出某个tensor对象在某一维上数据最大值的索引。因为标签是由0,1组成了one-hot vector，返回的索引就是数值为1的位置
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))

#计算正确预测项的比例，因为tf.equal返回的是布尔值，使用tf.cast可以把布尔值转换成浮点数，tf.reduce_mean是求平均值
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))

#在session中启动accuracy，输入是MNIST中的测试集
print (sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

#导入input_data用于自动下载和安装MNIST数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

1）在Mac上，数据集存放必须是全局的，要放到整个项目目录下，如图。

不然的话，就会实行自动下载该数据集，又可能会产生新的错误，如下图，当然这个错误比较常见，很容易解决，就不细说了：

2）在Windows上看，数据集必须和该测试代码存放在同一级目录下，不用是全局的：

3）运行结果：