1 TensorFlow入门笔记之基础架构

2024-03-30 19:47:21

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写在开头：此文参照莫烦python教程（墙裂推荐！！！）

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TensorFlow入门笔记之基础架构

1 构建简单神经网络：一维线性预测

#导入相关库

import tensorflow as tf

import numpy as np

#用随机数生成x

x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)  #生成100个x

y_data = x_data * 0.1 + 0.3      #设定y=0.1x+0.3

#构建神经网络

Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))#初始化Weights为-1.0到1.0的某个随机数

biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))  #biases初始化为0

y = Weights*x_data + biases   #计算当前神经网络预测的y

loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data)) #损失函数

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) #神经网络优化器，0.5为学习效率，一般小于1

train = optimizer.minimize(loss)  #训练使得损失函数最小

init = tf.initialize_all_variables() #初始化神经网络的结构

#激活神经网络

sess = tf.Session()

sess.run(init)   #激活

for step in range(201):

    sess.run(train)

    if step % 20 == 0:  #每20步打印训练的Weights和biases

        print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))  #依次输出步数和当前Weights和当前biases

0 [0.0999992] [0.3000004]

20 [0.09999981] [0.3000001]

40 [0.0999999] [0.30000007]

60 [0.0999999] [0.30000007]

80 [0.0999999] [0.30000007]

100 [0.0999999] [0.30000007]

120 [0.0999999] [0.30000007]

140 [0.0999999] [0.30000007]

160 [0.0999999] [0.30000007]

180 [0.0999999] [0.30000007]

200 [0.0999999] [0.30000007]

因为我们的Weights真实值为0.1，biases真实值为0.3，所以从上面结果可知，这个网络的效果还是挺不错的！

2 Session 会话控制

可以用Session.run（）来运行已经创好了的结构

import tensorflow as tf

matrix1 = tf.constant([[3,3]])

matrix2 = tf.constant([[2],

                       [2]])

product = tf.matmul(matrix1,matrix2)  #矩阵相乘

下面有两种方式来进行会话控制

#方式一

sess = tf.Session()

result = sess.run(product)

print(result)

sess.close()

[[12]]

#方式二,with部分运行后，会自动close Session，而不同显示close

with tf.Session()as sess:

    result2 = sess.run(product)

    print(result2)

[[12]]

上面两种方式得到的结果都是一样的，均为12

3 Variable变量

state = tf.Variable(0,name='counter')

print(state.name)#打印看看是啥

counter:0

one = tf.constant(1)  #常量1

new_value = tf.add(state,one)

update = tf.assign(state,new_value)  #把new_value赋给state

init = tf.initialize_all_variables()#初始化所有变量.一定要记得init所有的Variables

with tf.Session() as sess:

    sess.run(init)

    for _ in range(3):

        sess.run(update)

        print(sess.run(state))

4 Placeholder传入值

Placeholder主要用来代替某些你不想马上给定值的变量，而是在run或者特定位置再传值给它，有点类似于用户输入？。。。下面是一个例子。

import tensorflow as tf

input1 = tf.placeholder(tf.float32)#也可以是(tf.float32,[2,2]),这样给定input1是2行2列的float32

input2 = tf.placeholder(tf.float32)

output = tf.multiply(input1,input2)  #相乘

with tf.Session() as sess:

    print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]})) #这里才给input1，input2值

[14.]

5 激励函数

激励函数可以把线性函数变成非线性函数，常见的激励函数有：relu/sigmoid/tanh。当然啦，你也可以自己定义激励函数，但你要保证你的函数是可微分的！
多层神经网络时要慎重选择激励函数。
少量层神经网络结构可以随便尝试激励函数；卷积神经网络推荐使用relu；循环神经网络推荐使用relu/tanh。

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