取自于TensorFlow实战
import tensorflow as tf #定义tensorflow的CPU运算优先级 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' #导入MNIST手写数字集数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data/',one_hot=True) #确认导入成功 print(mnist.train.images.shape,mnist.train.labels.shape) print(mnist.test.images.shape,mnist.test.labels.shape) #定义交互式会话框 sess=tf.InteractiveSession() #定义输入输出占位符 x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) #定义权重和偏置 w=tf.Variable(tf.zeros([784,10])) b=tf.Variable(tf.zeros([10])) #定义输出模型,y=x*w+b,多分类任务使用softmax为激活函数 y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,w)+b) #定义损失函数为交叉熵 cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y),reduction_indices=[1])) #定义训练器为梯度下降法,学习率为0.5,使交叉熵最小化 train=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) #初始化参数 tf.global_variables_initializer().run() #定义训练循环: # 导入mini_batch数据,每次100组 #将训练数据赋值给输入输出 for i in range(1000): batch_x,batch_y=mnist.train.next_batch(100) train.run({x:batch_x,y_:batch_y}) #定义模型预测正误判断模型,判断是否相等(模型输出中最大数据的index,输入标签中最大数据的index) correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1)) #定义准确率,将判断模型中的bool值转化为float32,对所有值求平均即为准确率 accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)) #用eval计算accuracy,输入输出为测试数据集 print(accuracy.eval({x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels}))