本程序使用minist图像集合作为数据源,使用tensorflow内部的数据加载方式(如果没有数据集,会自动从网上下载).神经网络内层有三层,依靠纯手工搭建网络模式,比较贴近数学模型

 1 #encoding: utf-8
 2 import os
 3 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2"    # 关闭低级的调试信息
 4 
 5 import tensorflow as tf
 6 from tensorflow import keras
 7 from tensorflow.keras import datasets
 8 
 9 lr = 0.001
10 (x,y), _ = datasets.mnist.load_data()
11 
12 # x 归一化
13 x = tf.convert_to_tensor(x,dtype=tf.float32)/255.
14 y = tf.convert_to_tensor(y,dtype=tf.int32)
15 print(x.shape,y.shape,x.dtype,y.dtype)
16 print(tf.reduce_min(x),tf.reduce_max(x))
17 print(tf.reduce_min(y),tf.reduce_max(y))
18 
19 # 将源数据分割，一次处理128条数据。分60000/128此处理结束，返回一个迭代器
20 train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x,y)).batch(128)
21 train_iter = iter(train_db)
22 sample = next(train_iter)
23 print("batch:",sample[0].shape,sample[1].shape)
24 
25 #生成参数矩阵     注意tf.Variable 大小写
26 w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([784,256],stddev=0.1))
27 b1 = tf.Variable(tf.zeros([256]))
28 w2 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([256,128],stddev=0.1))
29 b2 = tf.Variable(tf.zeros([128]))
30 w3 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([128,10],stddev=0.1))
31 b3 = tf.Variable(tf.zeros([10]))
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33 for epoch in range(30): #迭代一次即完成60k循环
34     for step,(x,y) in enumerate(train_db):  #迭代一次即完成一次128次训练
35         #  x =>128,28,28 需要转换为128,28*28
36         x = tf.reshape(x,[-1,28*28])
37 　　　　　#　　注意加()
38         with tf.GradientTape() as tape:
39             h1 = x@w1 + b1
40             h1 = tf.nn.relu(h1)
41             h2 = h1@w2 + b2
42             h2 = tf.nn.relu(h2)
43             out = h2@w3 + b3
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45             # 要对y进行one_hot编码,好处之一,使得不同结果之前的距离可以保持一致
46             y_one_hot = tf.one_hot(y,depth=10)
47             loss = tf.square(y_one_hot-out)
48             loss = tf.reduce_mean(loss)
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50         grads = tape.gradient(loss,[w1,b1,w2,b2,w3,b3])
51         #   w1 = w1 - lr*grads[0],这个更新方式会更改原来的值,不再是tf.Variable
52         #   此处采用原地更新的方式,如下 (注意函数名字不要写错)
53         w1.assign_sub(lr * grads[0])
54         b1.assign_sub(lr * grads[1])
55         w2.assign_sub(lr * grads[2])
56         b2.assign_sub(lr * grads[3])
57         w3.assign_sub(lr * grads[4])
58         b3.assign_sub(lr * grads[5])
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60         if step%100 == 0:
61             print(epoch,step,"loss:",float(loss))