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tensorflow 的第一个神经网络

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发表于 2017-7-1 21:02:23 | 显示全部楼层 |阅读模式
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
from numpy.random import RandomState

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")

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)

rdm=RandomState(1)
dataset_size=128
X=rdm.rand(dataset_size,2)
print X

Y=[[int(x1+x2<1)] for (x1,x2) in X]

print Y

with tf.Session() as sess:
    init_op=tf.initialize_all_variables()
    sess.run(init_op)
    print sess.run(w1)
    print sess.run(w2)

    STEPS=5000

    for i in range(STEPS):
        start=(i*batch_size)%dataset_size
        end=min(start+batch_size,dataset_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,cross entrypy on all data is %g"%(i,total_cross_entropy))

    print sess.run(w1)
    print sess.run(w2)

原文链接:http://www.tensorflownews.com/



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