持久化的MNIST手寫字識別，實現的那個MLP網絡模型可以在MNIST數據集上得到98%的正確率

在前面的內容中我們寫過一個完整的Tensorflow程序去解決MNSIT手寫字識別問題，實現的那個MLP網絡模型可以在MNIST數據集上得到98%的正確率，雖然準確率是很高但是也出現了一個問題，那就是每一次使用網絡就需要重新訓練一次，這樣就造成了時間的浪費。尤其是在大型的神經網絡中，模型訓練的時間會變得更長，甚至會花上幾天幾周的時間。每次重新訓練這樣的大型神經網絡顯然是不行的，因此在訓練的時候保存

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