tensorflow的基本用法(六)——神经网络可视化

文章作者：Tyan
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本文主要是对tensorflow的神经网络训练过程以及神经网络结构进行可视化工作。

#!/usr/bin/env python# _*_ coding: utf-8 _*_import tensorflow as tfimport numpy as np# 创建一个神经网络层def add_layer(input, in_size, out_size, activation_function = None):    """    :param input:        神经网络层的输入    :param in_zize:        输入数据的大小    :param out_size:        输出数据的大小    :param activation_function:        神经网络激活函数，默认没有    """    with tf.name_scope('layer'):        with tf.name_scope('weights'):            # 定义神经网络的初始化权重            Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))        with tf.name_scope('biases'):            # 定义神经网络的偏置            biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)        with tf.name_scope('W_mul_x_plus_b'):            # 计算w*x+b            W_mul_x_plus_b = tf.matmul(input, Weights) + biases        # 根据是否有激活函数进行处理        if activation_function is None:            output = W_mul_x_plus_b        else:            output = activation_function(W_mul_x_plus_b)        return output# 创建一个具有输入层、隐藏层、输出层的三层神经网络，神经元个数分别为1,10,1# 创建只有一个特征的输入数据，数据数目为300，输入层x_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis]# 创建数据中的噪声noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape)# 创建输入数据对应的输出y_data = np.square(x_data) + 1 + noisewith tf.name_scope('input'):    # 定义输入数据，None是样本数目，表示多少输入数据都行，1是输入数据的特征数目    xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name = 'x_input')    # 定义输出数据，与xs同理    ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name = 'y_input')# 定义一个隐藏层hidden_layer = add_layer(xs, 1, 10, activation_function = tf.nn.relu)# 定义输出层prediction = add_layer(hidden_layer, 10, 1, activation_function = None)# 求解神经网络参数# 定义损失函数with tf.name_scope('loss'):    loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction), reduction_indices = [1]))# 定义训练过程with tf.name_scope('train'):    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)# 变量初始化init = tf.global_variables_initializer()# 定义Sessionsess = tf.Session()# 将网络结构图写到文件中writer = tf.summary.FileWriter('logs/', sess.graph)# 执行初始化工作sess.run(init)# 绘制求解的曲线fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)ax.scatter(x_data, y_data)plt.ion()plt.show()# 进行训练for i in range(1000):    # 执行训练，并传入数据    sess.run(train_step, feed_dict = {xs: x_data, ys: y_data})    if i % 100 == 0:        try:            ax.lines.remove(lines[0])        except Exception:            pass        # print sess.run(loss, feed_dict = {xs: x_data, ys: y_data})        # 计算预测值        prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict = {xs: x_data})        绘制预测值        lines = ax.plot(x_data, prediction_value, 'r-', lw = 5)        plt.pause(0.1)# 关闭Sessionsess.close()

执行结果如下：

在网络结果代码中添加tf.name_scope('name')并将网络结构图写入文件后，可用tensorboard命令查看神经网络的结果图：

tensorboard --logdir=log/

结果如图：