以下所有的代码片都经过测试,可以直接粘贴到开发环境中,建议使用Pycharm。代码片2,3,4中,输入层都由随机函数生成,所以每次运行结果都不相同。
代码片1
import tensorflow as tf # 指定从输入层到隐藏第一层的权值 w1 = tf.constant([[0.2, 0.1, 0.4], [0.3, -0.5, 0.2]]) # 指定从隐藏第一层到输出层的权值 w2 = tf.constant([[0.6], [0.1], [-0.2]]) x = tf.constant([[0.7, 0.9]]) a = tf.matmul(x, w1) y = tf.matmul(a, w2) # 调用会话输出结果 sess = tf.Session() print(sess.run(y)) sess.close()
代码片1运行结果
代码片2
import tensorflow as tf ''' 三层简单的神经网络程序,3.4.2,教材p55 ''' # 随机生成从输入层到隐藏第一层的权值 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) # 随机生成从隐藏第一层到输出层的权值 w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) # 输入层的值(即Tensor) x = tf.constant([[0.7, 0.9]]) # 定义向前传播的神经网络 a = tf.matmul(x, w1) y = tf.matmul(a, w2) # 调用会话输出结果 sess = tf.Session() sess.run(w1.initializer) sess.run(w2.initializer) print(sess.run(y)) sess.close()
代码片3
import tensorflow as tf ''' 三层简单的神经网络程序,3.4.4,教材p60 ''' # 定义两个变量 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1)) w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1)) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(3, 2), name="input") a = tf.matmul(x, w1) y = tf.matmul(a, w2) sess = tf.Session() # 使用tf.global_variables_initializer()来初始化所有的变量 init_op = tf.global_variables_initializer() sess.run(init_op) print(sess.run(y, feed_dict={x: [[0.7, 0.9],[0.1, 0.4],[0.5, 0.8]]}))
代码片4
import tensorflow as tf # 定义两个变量 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1)) w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1)) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1, 2), name="input") # 定义向前传播的神经网络 a = tf.matmul(x, w1) y = tf.matmul(a, w2) # 调用会话输出结果 sess = tf.Session() init_op = tf.global_variables_initializer() sess.run(init_op) print(sess.run(y, feed_dict={x: [[0.7, 0.9]]}))
代码片5
import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState ''' 课本P62页代码:完整的神经网络样例程序 ''' # 1. 定义神经网络的参数,输入和输出节点。 batch_size = 8 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name="x-input") y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='y-input') # 2. 定义前向传播过程,损失函数及反向传播算法。 a = tf.matmul(x, w1) y = tf.matmul(a, w2) 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) # 3. 生成模拟数据集。 rdm = RandomState(1) X = rdm.rand(128,2) Y = [[int(x1+x2 < 1)] for (x1, x2) in X] # 4. 创建一个会话来运行TensorFlow程序。 with tf.Session() as sess: init_op = tf.global_variables_initializer() sess.run(init_op) # 输出目前(未经训练)的参数取值。 print("w1:\n", sess.run(w1)) print("w2:\n", sess.run(w2)) print("\n") # 训练模型。 STEPS = 5000 for i in range(STEPS): start = (i * batch_size) % 128 end = (i * batch_size) % 128 + batch_size sess.run(train_step, feed_dict={x: X[start:end], y_: Y[start:end]}) if i % 1000 == 0: 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)) # 输出训练后的参数取值。 print("\n") print("w1:\n", sess.run(w1)) print("w2:\n", sess.run(w2))