Tensorflow Test1

import tensorflow as tf
from numpy.random import RandomStatedef test():print("test start")#定义训练数据batch的大小batch_size = 8#定义神经网络参数w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev = 1 , seed = 1))w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev = 1 , seed = 1))x = tf.placeholder(tf.float32,shape = (None,2),name="x-input")y_ = tf.placeholder(tf.float32,shape = (None,1),name="y_input")#定义神经网络向前传播的过程a = tf.matmul(x,w1)y = tf.matmul(a,w2)#定义损失函数(没看懂)cross_entropy = -tf.reduce_mean( y_ * tf.log( tf.clip_by_value( y , 1e-10 , 1.0 )))train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(cross_entropy)rdm = RandomState(1)dataset_size = 128X = rdm.rand(dataset_size,2)print(X)Y = [ [int( x1 + x2  < 1)] for (x1, x2) in X]print(Y)#创建会话with tf.Session() as sess:#初始化变量;init_op = tf.initialize_all_variables()sess.run(init_op)print( sess.run(w1) )print( sess.run(w2) )#设定训练次数;step = 5000for i in range(step):start = (i * batch_size) % dataset_sizeend = min(start+batch_size,dataset_size)sess.run( train_step , feed_dict = { x : X[ start : end ] , y_ : Y [start : end ]})if i % 1000 == 0:total_cross_entropy = sess.run( cross_entropy,feed_dict = { x : X ,y_: Y})print ("After %d tranining setp(s),cross entropy on all data is %g"% ( i , total_cross_entropy) )print( sess.run(w1) )print( sess.run(w2) )
if __name__=="__main__":test()

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