Tensorflow 实战google深度学习框架 04
2018-03-11 14:16
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实现一个三层网络
#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- # @author:Spring import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size = 8 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) b1 = tf.Variable(tf.random_normal([batch_size,3], stddev=1, seed=1)) w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) b2 = tf.Variable(tf.random_normal([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) + b1 y = tf.matmul(a, w2) + b2 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) X = rdm.rand(128, 2) Y = [[x1**3 + x2**2 ] for (x1, x2) in X] Y 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:", sess.run(w1)) print("w2:", sess.run(w2)) print("\n") # 训练模型。 STEPS = 50000 for i in range(STEPS): start = (i * batch_size) % 128 end = (i * batch_size) % 128 + batch_size xx = X[start:end] yy = Y[start:end] sess.run(train_step, feed_dict={x: X[start:end], y_: Y[start:end]}) if i % 1000 == 0: start_index = rdm.random_integers(low=0, high=120) print('start_index ==',start_index) total_cross_entropy = sess.run(cross_entropy, feed_dict={x: X[start_index:start_index +batch_size], y_: Y[start_index:start_index +batch_size]}) 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:", sess.run(w1)) print("w2:", sess.run(w2))
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