Tensorflow的GPU配置:mnist例子的运行
2017-12-27 18:43
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Tensorflow装好,首先测试mnist示例,学习这个例子就像编程要首先学习“Hello Word”例子一样。
在终端中输入:
继续输入以下代码,前两行是找到输入数据源和下载mnist数据集和标签。
下载的数据集和标签在MNIST_data这个文件夹中
运行结果如下图,结果:0.9164
在终端中输入:
$ python
继续输入以下代码,前两行是找到输入数据源和下载mnist数据集和标签。
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) W = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])+0.1) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b) y_ = tf.placeholder("float", [None,10]) cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy) init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session() sess.run(init) for i in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
下载的数据集和标签在MNIST_data这个文件夹中
运行结果如下图,结果:0.9164
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