TensorFlow学习笔记(二)：手写数字识别之多层感知机

在【TensorFlow学习笔记(一)：手写数字识别之softmax回归】中：

我使用softmax回归算法识别mnist数据集的手写数字，在我机器上的mnist测试集上最好结果是
92.9% 。

在本节中，我们基于【TensorFlow学习笔记(一)：手写数字识别之softmax回归】的代码，只修改几行代码，把softmax回归改为含一个隐层的多层感知机。

然后看看在mnist测试集上的准确率会是多少？

我增加一个含
500 个神经元的隐层。

在【TensorFlow学习笔记(一)：手写数字识别之softmax回归】的基础上修改：

修改前的代码：

#定义变量 w 和 b
w = tf.Variable ( tf.zeros ( [ 784, 10 ] ) )

b = tf.Variable ( tf.zeros ( [ 10 ] ) ) 

#实现 softmax 模型
y = tf.nn.softmax ( tf.matmul ( x, w ) + b )

修改后的代码：

#定义变量 w1 、 b1、w2、b2
w1 = tf.Variable ( tf.truncated_normal ( [ 784,  500 ] ,   stddev = 0.1 ) )

b1 = tf.Variable ( tf.zeros ( [ 500 ] ) )

w2 = tf.Variable ( tf.truncated_normal ( [ 500,  10 ],   stddev = 0.1 ) )

b2 = tf.Variable ( tf.zeros ( [ 10 ] ) )

#含一个隐层的多层感知机
h1 = tf.nn.relu ( tf.matmul ( x,  w1 )  +  b1 )

y = tf.nn.softmax ( tf.matmul (h1,  w2 )  +  b2 )

然后运行整个网络，在我的电脑上，准确率是
98.14% ，结果如下：

==================== RESTART: D:\Python_code\ML\mnist.py ====================

Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz

Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz

Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz

Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz

accuracy: 0.9814

>>> 

完整代码如下：

import  numpy  as np

import  tensorflow  as  tf

from  tensorflow.examples.tutorials.mnist  import  input_data

mnist  =  input_data.read_data_sets ( "MNIST_data/",  one_hot = True )

x = tf.placeholder ( tf.float32, [ None, 784 ] )

y_ = tf.placeholder ( tf.float32, [ None, 10 ] )

w1 = tf.Variable ( tf.truncated_normal ( [ 784,  500 ] ,  stddev = 0.1 ) )

b1 = tf.Variable ( tf.zeros ( [ 500 ] ) )

w2 = tf.Variable ( tf.truncated_normal ( [ 500,  10 ] , stddev = 0.1 ) )

b2 = tf.Variable ( tf.zeros ( [ 10 ] ) )

h1 = tf.nn.relu ( tf.matmul ( x,  w1 )  + b1 )

y = tf.nn.softmax ( tf.matmul ( h1,  w2 )  +  b2 )

cross_entropy = tf.reduce_mean ( -tf.reduce_sum ( y_ * tf.log ( y ), 1 ) )

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer ( 0.03 ) .minimize ( cross_entropy )

correct_prediction = tf.equal ( tf.argmax ( y, 1 ) ,tf.argmax ( y_, 1 ) )

accuracy = tf.reduce_mean ( tf.cast ( correct_prediction, "float" ) )

init = tf.global_variables_initializer ( )

with  tf.Session()  as  sess:

  sess.run ( init )

  for  i  in  range ( 200000 ) :

    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch ( 100 )

    result = sess.run ( [ accuracy, train_step ], feed_dict = { x:batch_xs, y_:batch_ys } )

    

    if ( i % 100 == 0 ):

      print ( "accuracy:", sess.run ( accuracy, feed_dict = { x:mnist.test.images, y_:mnist.test.labels } ),"    step:", i )