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在这一节中，你将学习如何创建一个简单的三层卷积网络来预测 MNIST 数字。这个深层网络由两个带有 ReLU 和 maxpool 的卷积层以及两个全连接层组成。

MNIST 由 60000 个手写体数字的图片组成。本节的目标是高精度地识别这些数字。

具体实现过程

1. 导入 tensorflow、matplotlib、random 和 numpy。然后，导入 mnist 数据集并进行独热编码。请注意，TensorFlow 有一些内置的库来处理 MNIST，我们也会用到它们：