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在学习了以上知识后，来看看一个神经网络的小实例吧。现阶段的学习不用太在意其中方法的作用，可以仅仅关注其中语句的使用。在这个实例中，会多次使用到之前介绍的高级变量和面向对象编程的思想，通过学习这个实例，也会加强对Python模块的理解和对之前知识点的运用。
接下来会使用的是TensorFlow框架下的一个官方实例。可能现在有些读者并不清楚什么是TensorFlow，这里可以把TensorFlow理解为一个网络上的模块，而我们要做的就是导入并使用它。
首先使用下面的语句把TensorFlow导入并命名为tf。
然后写入需要处理的数据。
其中，mnist是TensorFlow下的一个数据集，包含了许多需要处理的数据。
在导入数据集之后，需要对数据进行初步的处理，方便后续操作。
在上面的代码中，加载了mnist数据集中的数据，并且将这些数据转换为了浮点数。
接下来，通过TensorFlow建立模型，代码如下（读者暂时不用关注程序，后续章节将详细讲解）。
最后便是利用数据对模型进行训练和评估。
神经网络实例完整代码如下。
上面的实例中引入了TensorFlow模块，TensorFlow模块是深度学习部分主要使用的一个库，目前仅作为了解，后面会详细介绍。