小白学Tensorflow之简单神经网络

来源：互联网发布：中国网络资讯台李学科编辑：程序博客网时间：2024/06/08 12:40

在这篇博客中，我们将利用Tensorflow搭建一个简单的三层神经网络，分别是一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。并且，我们采用sigmoid函数作为激活函数。
第一，我们先构建神经网络模型，其中w_layer_1是输入层到隐藏层之间的连接矩阵，然后用sigmoid函数来作为激活函数，w_layer_2是隐藏层到输出层之间的连接矩阵。

# 定义输入层到隐藏层之间的连接矩阵w_layer_1 = init_weights([784, 625])# 定义隐藏层到输出层之间的连接矩阵w_layer_2 = init_weights([625, 10])def model(X, w_layer_1, w_layer_2):    # 我们采用 sigmoid 函数来作为激活函数    h = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(X, w_layer_1))    return tf.matmul(h, w_layer_2)

第二，我们还是采用softmax和交叉熵来训练我们的模型。

# 训练模型，我们计算交叉熵的平均值和采用梯度下降法来训练cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(py_x, Y))learning_rate = 0.01train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)

完整代码，如下：

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport tensorflow as tf import input_datadef init_weights(shape):    return tf.Variable(tf.random_normal(shape, stddev = 0.01))def model(X, w_layer_1, w_layer_2):    # 我们采用 sigmoid 函数来作为激活函数    h = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(X, w_layer_1))    return tf.matmul(h, w_layer_2)# 导入数据mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)trX, trY, teX, teY = mnist.train.images, mnist.train.labels, mnist.test.images, mnist.test.labelsX = tf.placeholder("float", [None, 784])Y = tf.placeholder("float", [None, 10])# 定义输入层到隐藏层之间的连接矩阵w_layer_1 = init_weights([784, 625])# 定义隐藏层到输出层之间的连接矩阵w_layer_2 = init_weights([625, 10])# 搭建模型py_x = model(X, w_layer_1, w_layer_2)# 训练模型，我们计算交叉熵的平均值和采用梯度下降法来训练cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(py_x, Y))learning_rate = 0.01train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)predict_op = tf.argmax(py_x, 1)with tf.Session() as sess:    init = tf.initialize_all_variables()    sess.run(init)    for i in xrange(100):        for start, end in zip(range(0, len(trX), 128), range(128, len(trX), 128)):            sess.run(train_op, feed_dict = {X: trX[start:end], Y: trY[start:end]})        print i, np.mean(np.argmax(teY, axis = 1) == sess.run(predict_op, feed_dict = {X: teX, Y: teY}))

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