TensorFlow基础1——神经网络tutorial

Tensorflow神经网络的一个小栗子：

生成数据（create data）：
- 拟合的方程为 y = 0.1 * x + 0.3
声明网络结构：
- 参数初始化
- 核函数（有时候需要激活函数）
- 损失函数
- 选择优化器（optimizer）
- 训练函数 = 优化器最小化损失函数
创建session，初始化变量
训练网络

 1 import tensorflow as tf
 2 import numpy as np
 3
 4 #create data
 5 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
 6 y_data = x_data*0.1+0.3
 7
 8 ###create tensorflow structure start###
 9 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))
10 biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))
11
12 y = Weights * x_data + biases
13
14 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))
15 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) #学习率 = 0.5
16 train = optimizer.minimize(loss)
17
18 init = tf.initialize_all_variables()
19 ###create tensorflow structure end###
20 sess = tf.Session()
21 sess.run(init)
22 for step in range(201):
23     sess.run(train)
24     if step % 20 == 0:
25         print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))

运行结果：

训练200次后，基本上可以拟合 y = 0.1 * x + 0.3

转载于:https://www.cnblogs.com/renzhong/p/7344170.html

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