tensorflow搭建神经网络基本流程
定义添加神经层的函数
1.训练的数据
2.定义节点准备接收数据
3.定义神经层:隐藏层和预测层
4.定义 loss 表达式
5.选择 optimizer 使 loss 达到最小
然后对所有变量进行初始化,通过 sess.run optimizer,迭代 1000 次进行学习:
import tensorflow as tf
import numpy as np # 添加层
def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
# add one more layer and return the output of this layer
Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
if activation_function is None:
outputs = Wx_plus_b
else:
outputs = activation_function(Wx_plus_b)
return outputs # 1.训练的数据
# Make up some real data
x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis]
noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape)
y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise # 2.定义节点准备接收数据
# define placeholder for inputs to network
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # 3.定义神经层:隐藏层和预测层
# add hidden layer 输入值是 xs,在隐藏层有 10 个神经元
l1 = add_layer(xs, 1, 10, activation_function=tf.nn.relu)
# add output layer 输入值是隐藏层 l1,在预测层输出 1 个结果
prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None) # 4.定义 loss 表达式
# the error between prediciton and real data
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction),
reduction_indices=[1])) # 5.选择 optimizer 使 loss 达到最小
# 这一行定义了用什么方式去减少 loss,学习率是 0.1
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss) # important step 对所有变量进行初始化
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
# 上面定义的都没有运算,直到 sess.run 才会开始运算
sess.run(init) # 迭代 1000 次学习,sess.run optimizer
for i in range(1000):
# training train_step 和 loss 都是由 placeholder 定义的运算,所以这里要用 feed 传入参数
sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})
if i % 50 == 0:
# to see the step improvement
print(sess.run(loss, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}))
tensorflow搭建神经网络基本流程的更多相关文章
- (转)一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络
一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自:http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day ...
- 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络
http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码 ...
- tensorflow之神经网络实现流程总结
tensorflow之神经网络实现流程总结 1.数据预处理preprocess 2.前向传播的神经网络搭建(包括activation_function和层数) 3.指数下降的learning_rate ...
- 用Tensorflow搭建神经网络的一般步骤
用Tensorflow搭建神经网络的一般步骤如下: ① 导入模块 ② 创建模型变量和占位符 ③ 建立模型 ④ 定义loss函数 ⑤ 定义优化器(optimizer), 使 loss 达到最小 ⑥ 引入 ...
- Tensorflow 搭建神经网络及tensorboard可视化
1. session对话控制 matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant([[2],[2]]) product = tf.matmul(m ...
- kaggle赛题Digit Recognizer:利用TensorFlow搭建神经网络(附上K邻近算法模型预测)
一.前言 kaggle上有传统的手写数字识别mnist的赛题,通过分类算法,将图片数据进行识别.mnist数据集里面,包含了42000张手写数字0到9的图片,每张图片为28*28=784的像素,所以整 ...
- Tensorflow搭建神经网络及使用Tensorboard进行可视化
创建神经网络模型 1.构建神经网络结构,并进行模型训练 import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt ...
- tensorflow搭建神经网络
最简单的神经网络 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt date = np.linspa ...
- [DL学习笔记]从人工神经网络到卷积神经网络_3_使用tensorflow搭建CNN来分类not_MNIST数据(有一些问题)
3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道 ...
随机推荐
- selenium2等待元素加载
1.硬性等待 Thread.sleep(8000); 所谓的硬性等待就是,执行完相应操作就等待我设置的8s.无论网速快与慢,网速快的话,也许5s就打开网页了,可是程序必须接着等待剩下的3秒. 网速慢的 ...
- python基础学习笔记——类空间问题以及类之间的关系
一. 类的空间问题 1.1 何处可以添加对象属性 class A: def __init__(self,name): self.name = name def func(self,sex): self ...
- 十分钟了解HTTP协议
概念 HTTP(Hypertext Transfer Protocol,超文本传输协议)是TCP/IP协议的应用(封装). HTTP协议是单向通讯,无状态,主要应用于B/S模型的网络软件,客户端一(多 ...
- Selenium WebDriver-判断页面中某一元素是否已经显示,通常用于断言
判断界面中某一元素是否已经呈现,多用于断言,代码如下: #encoding=utf-8 import unittest import time from selenium import webdriv ...
- Jenkins+GitHub+maven
介绍: http://192.168.193.128:8115/jenkins/ 用户名:admin密码:admin电子邮箱:admin@admin.com root/12345678添加新用户: t ...
- 【图文】 使用ant编译和发布java项目
开发JavaEE项目经常会碰到修改代码后,项目没有重新编译的问题.老大给指明了一个解决办法:用ant编译项目. ant是apache基金会下的一个项目,是基于Java语言的构建工具. ...
- JSON的使用_检查JSON工具
json简单说就是javascript中的对象和数组. 1.对象:对象在js中表示为"{}"扩起来的内容,数据结构为 {key:value,key:value,...}的键值对的结 ...
- 刷题总结——二逼平衡树(bzoj3224线段树套splay)
题目: Description 您需要写一种数据结构(可参考题目标题),来维护一个有序数列,其中需要提供以下操作:1.查询k在区间内的排名2.查询区间内排名为k的值3.修改某一位值上的数值4.查询k在 ...
- java面试题之什么是CAS
CAS,即Compare and Switch,比较-替换,里面有三个操作数:内存值V.旧的预期值A.要修改的值B: 当预期值A和内存值V相同时,才会将内存值修改为B并返回true,否则什么都不做并返 ...
- bzoj 3143 [Hnoi2013]游走 期望dp+高斯消元
[Hnoi2013]游走 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MBSubmit: 3394 Solved: 1493[Submit][Status][Disc ...