# coding: utf-8
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape):
initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
return tf.Variable(initial) def conv2d(x, W):
return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') def max_pool_2x2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') if __name__ == '__main__':
# 读入数据
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# x为训练图像的占位符、y_为训练图像标签的占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 将单张图片从784维向量重新还原为28x28的矩阵图片
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1]) # 第一层卷积层
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) # 第二层卷积层
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2) # 全连接层,输出为1024维的向量
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7 * 7 * 64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
# 使用Dropout,keep_prob是一个占位符,训练时为0.5,测试时为1
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) # 把1024维的向量转换成10维,对应10个类别
W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
y_conv = tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2# 最后一层没有relu!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! # 我们不采用先Softmax再计算交叉熵的方法,而是直接用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits直接计算
cross_entropy = tf.reduce_mean(
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y_conv))
# 同样定义train_step
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # 定义测试的准确率
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # 创建Session和变量初始化
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 训练20000步
for i in range(20000):
batch = mnist.train.next_batch(50)
# 每100步报告一次在验证集上的准确度
if i % 100 == 0:
train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={
x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
print("step %d, training accuracy %g" % (i, train_accuracy))
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5}) # 训练结束后报告在测试集上的准确度
print("test accuracy %g" % accuracy.eval(feed_dict={
x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))

eval() 其实就是tf.Tensor的Session.run() 的另外一种写法。你上面些的那个代码例子,如果稍微修改一下,加上一个Session context manager:

with tf.Session() as sess:

  print(accuracy.eval({x:mnist.test.images,y_: mnist.test.labels}))

其效果和下面的代码是等价的:

with tf.Session() as sess:

  print(sess.run(accuracy, {x:mnist.test.images,y_: mnist.test.labels}))

但是要注意的是,eval()只能用于tf.Tensor类对象,也就是有输出的Operation。对于没有输出的Operation, 可以用.run()或者Session.run()。Session.run()没有这个限制。

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