机器学习之路: tensorflow 一个最简单的神经网络
git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/
1 import tensorflow as tf 2 # 利用numpy生成数据模拟数据集 3 from numpy.random import RandomState 4 5 6 # 定义一个训练数据batch的大小 7 batch_size = 8 8 9 # 定义神经网络的参数 10 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) 11 w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) 12 13 # 行数指定为None 会根据传入的行数动态变化 14 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name="x_input") 15 y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name="y_input") 16 17 # 定义神经网络前向传播 18 a = tf.matmul(x, w1) 19 y = tf.matmul(a, w2) 20 21 # 定义损失函数和反向传播的算法 22 cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0))) 23 train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(cross_entropy) 24 25 # 利用随机数生成数据集 26 rdm = RandomState(1) 27 dataset_size = 128 28 X = rdm.rand(dataset_size, 2) 29 Y = [[int(x1+x2 < 1)] for (x1, x2) in X] 30 31 # 开启会话 32 with tf.Session() as sess: 33 init_op = tf.initialize_all_variables() 34 # 初始化变量 35 sess.run(init_op) 36 print("训练之前的权重w1和2:") 37 print(sess.run(w1)) 38 print(sess.run(w2)) 39 40 # 设定迭代次数 41 STEPS = 5000 42 for i in range(STEPS): 43 # 每次选batch个样本进行训练 44 start = (i * batch_size) % dataset_size 45 end = min(start + batch_size, dataset_size) 46 # 选取样本训练神经网络 47 sess.run(train_step, feed_dict={x: X[start: end], y_: Y[start: end]}) 48 # 每隔一段时间计算所有数据上的交叉熵并输出 49 if i % 1000 == 0: 50 total_cross_entropy = sess.run(cross_entropy, feed_dict={x: X, y_: Y}) 51 print("第%d次迭代:交叉熵为%s" % (i, total_cross_entropy)) 52 print("训练之后的权重w1和w2分别是:") 53 print(sess.run(w1)) 54 print(sess.run(w2)) 55 56 57 ''' 58 练之前的权重w1和2: 59 [[-0.8113182 1.4845988 0.06532937] 60 [-2.4427042 0.0992484 0.5912243 ]] 61 [[-0.8113182 ] 62 [ 1.4845988 ] 63 [ 0.06532937]] 64 65 第0次迭代:交叉熵为0.067492485 66 第1000次迭代:交叉熵为0.016338505 67 第2000次迭代:交叉熵为0.009075474 68 第3000次迭代:交叉熵为0.007144361 69 第4000次迭代:交叉熵为0.005784708 70 71 训练之后的权重w1和w2分别是: 72 [[-1.9618274 2.582354 1.6820377] 73 [-3.4681718 1.0698233 2.11789 ]] 74 [[-1.8247149] 75 [ 2.6854665] 76 [ 1.418195 ]] 77 '''