TensorFlow学习笔记(二十) tensorflow实现简单三层网络
来源:互联网 发布:python 三引号 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 10:27
代码:
import tensorflow as tf
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.constant([[0.7, 0.9]])
a = tf.matmul(x, w1)
y = tf.matmul(a, w2)
sess = tf.Session()
sess.run(w1.initializer)
sess.run(w2.initializer)
print(sess.run(y))
sess.close()
结果:
[[ 3.95757794]]
对上面代码修改一下,
1. 如果使用placeholder,则这样写
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1, 2), name="input")
a = tf.matmul(x, w1)
y = tf.matmul(a, w2)
sess = tf.Session()
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init_op)
print(sess.run(y, feed_dict={x: [[0.7,0.9]]}))
2. 如果有多个输入值X,则用placeholder这样定义:
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]]}))
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