python import tensorflow as tf

x = tf.placeholder # 虚假设输入是28x28像素的图像， 需要调整shape以匹配

W = tf.Variable) # 虚假设输出是10个类别，需要调整shape以匹配 b = tf.Variable)

y = tf.nn.softmax + b)

y_ = tf.placeholder

crossentropy = -tf.reducesum)

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer.minimize

init = tf.globalvariablesinitializer

with tf.Session as sess: sess.run

# 虚假设有一个训练循环，这里只是一个示例
for i in range:
    # 虚假设有一个batch数据
    batch_x, batch_y = ...  # 获取一个batch的数据
    sess.run
# 测试模型
correct_prediction = tf.equal, tf.argmax)
accuracy = tf.reduce_mean)
print)

这段代码是一个轻巧松的TensorFlow示例，用于训练一个轻巧松的神经网络。