一,tensorflow的简介

  Tensorflow是一个采用数据流图,用于数值计算的 开源软件库。节点在图中表示数字操作,图中的线 则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量 它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例 如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU), 服务器,移动设备等等。Tensorflow最初由Google 大脑小组的研究员和工程师们开发出来,用于机器 学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通 用性使其也可广泛用于其他计算领域。

二,tensorflow的架构

  TensorFlow的系统结构以C API为界,将整个系统分为「前端」和「后端」两个子系统。

  前端系统 提供多语言编程环境,提供统一的编程模型支撑用户构造计算图 通过Session的形式,连接TensorFlow后端的「运行时」,启动计算图的执行过程。

  后端系统 提供运行时环境,负责执行计算图。

三,tensorflow的简单实现步骤

  1,定义一个神经层的函数: 神经层里常见的参数通常有weights、biases和激励函数。

  2,导入数据 构建所需的数据。

  3,搭建网络 先定义隐藏层,再定义输出层,计算预测值和真实值的误差

  4,训练 给定次数,让机器开始学习。

  5,结果可视化

  代码如下:

  

  1. import tensorflow as tf
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. import numpy as np
  4.  
  5. tf.set_random_seed(1)
  6. np.random.seed(1)
  7. #构建所需数据
  8. x = np.linspace(-1, 1, 100)[:, np.newaxis]
  9. noise = np.random.normal(0, 0.1, size=x.shape)
  10. y = np.power(x, 2) + noise
  11. #输入x和y
  12. tf_x = tf.placeholder(tf.float32, x.shape)
  13. tf_y = tf.placeholder(tf.float32, y.shape)
  14. # 搭建神经网络
  15. #隐藏层
  16. l1 = tf.layers.dense(tf_x, 10, tf.nn.relu)
  17. #输出层
  18. output = tf.layers.dense(l1, 1)
  19. loss = tf.losses.mean_squared_error(tf_y, output)
  20. optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.5)
  21. train_op = optimizer.minimize(loss)
  22. sess = tf.Session()
  23. sess.run(tf.global_variables_initializer())
  24. plt.ion()
  25. #训练
  26. for step in range(100):
  27. _, l, pred = sess.run([train_op, loss, output], {tf_x: x, tf_y: y})
  28. if step % 5 == 0:
  29. plt.cla()
  30. plt.scatter(x, y)
  31. plt.plot(x, pred, 'r-', lw=5)
  32. plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % l, fontdict={'size': 20, 'color': 'red'})
  33. plt.pause(0.1)
  34. plt.ioff()
  35. plt.show()

  运行结果如图:

  

四,总结

  以上为tensorflow的简单介绍,算是基础入门的案例了。往后学就是分类学习,CNN卷积神经网络,RNN循环神经网络了。

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