神經網路的引數： 是指神經元線上的權重 w， 用變數表示， 一般會先隨機生成這些引數。生成引數的方法是讓 w 等於 tf.variable，把生成的方式寫在括號裡。神經網路中常用的生成隨機數/陣列的函式有：
tf.random_normal() 生成正態分佈隨機數
tf.truncated_normal() 生成去掉過大偏離點的正態分佈隨機數
tf.random_uniform() 生成均勻分布隨機數
tf.zeros
表示生成全 0 陣列
tf.ones
表示生成全 1 陣列
tf.fill
表示生成全定值陣列
tf.constant
表示生成直接給定值的陣列
# 檔名稱：test.py
# 作 者：孔雲
#問題描述：利用tensorflow，實現前向傳播過程
#coding:utf-8
#兩層簡單神經網路（全連線）
import tensorflow as tf
#定義輸入和引數
x = tf.constant([[0.7, 0.5]])
w1= tf.variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1))
w2= tf.variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1))
#定義前向傳播過程，把每層輸入乘以線上的權重 w，這樣用矩陣乘法可以計算出輸出 y
a = tf.matmul(x, w1)
y = tf.matmul(a, w2)
#用會話計算結果
with tf.session() as sess:
init_op = tf.global_variables_initializer() #初始化所有變數
sess.run(init_op)
print ("the result of y is:\n",sess.run(y))
執行結果如下：
注釋：這是乙個實現神經網路前向傳播過程， 網路可以自動推理出輸出 y 的值。
此外：①隨機種子如果去掉每次生成的隨機數將不一致。
②如果沒有特殊要求標準差、 均值、 隨機種子是可以不寫的。
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