# import tensorflow as tf
#生成模拟数据集
from numpy.random import RandomState
#定义训练数据batch的大小
batch_size = 8
#定义神经网络的参数
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))
#在shape的一个维度上使用None可以方便使用不同的batch大小,在训练时需要把数据分成比较小的batch,
#但在测试时,可以一次性使用全部的数据,当数据集比较小时这样比较方便测试,但数据集比较大时,将大量数据放入一个batch可能会导致内存溢出
x = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name='x-input')
y_ = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1),name='y-input')
#定义神经网络前向传播的过程
a = tf.matmul(x,w1)
y = tf.matmul(a,w2)
#定义损失函数和反向传播的算法
cross_entropy = -tf.reduce_mean(
y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0)))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(cross_entropy)
#通过随机数生成一个模拟数据集
rdm = RandomState(1)
dataset_size = 128
X = rdm.rand(dataset_size,2)
#定义规则来给出样本的标签。在这里所有x1 + x2 <1 的样例都被认为是正样本(比如零件合格),
#而其他为负样本(比如零件不合格)。和TensorFlow游乐场中的表示法不大一样的地方是,在这里使用0表示负样本,1表示正样本,
#大部分解决分类问题的神经网络都会采用0和1的表示方法
Y = [[int(x1+x2 <1)]for (x1,x2) in X]
#创建一个会话来运行TensorFlow程序
with tf.Session() as sess:
init_op = tf.initialize_all_variables()
#初始化变量
sess.run(init_op)
print(sess.run(w1))
print(sess.run(w2))
#设定训练的轮数
STEPS = 5000
for i in range(STEPS):
#每次选取batch_size个样本进行训练
start = (i*batch_size)%dataset_size
end = min(start+batch_size,dataset_size)
#通过选取的样本训练神经网络并更新参数
sess.run(train_step,feed_dict={x:X[start:end],y_:Y[start:end]})
if i%1000==0:
#每隔一段时间计算在所有数据上的交叉熵并输出
total_cross_entropy = sess.run(
cross_entropy,feed_dict={x:X,y_:Y})
print('After %d training step(s),cross entropy on all data is %g'%(i,total_cross_entropy))
print(sess.run(w1))
print(sess.run(w2))
tensorflow 1.完整的反向传播神经网络
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转载自blog.csdn.net/weixin_38246633/article/details/80485055
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