tensorflow練習01 簡單神經網路（單層）

import tensorflow as tf

import numpy as np
#create data
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data * 0.1+0.3
# #create tensorflow structure start###
weights = tf.variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0)) #權重初始化
biases=tf.variable(tf.zeros([1]))  #偏差值初始化
y = weights * x_data + biases     #**值構造
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) #損失函式
optimizer = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.5)  #損失函式計算梯度學習率設定0.5
train = optimizer.minimize(loss)  #訓練減小損失函式
init=tf.initialize_all_variables()   #初始化所有變數
# #create tensorflow structure end###
sess = tf.session()
sess.run(init)   #啟用網路:初始化
for step in range(201):
sess.run(train)  #訓練
if ((step % 20) == 0):
print(step,sess.run(weights),sess.run(biases))
sess.close()   #關閉對話

tensorflow學習日記 01

命令列引數 全域性環境下編寫 import tensorflow as tf flags tf.flags flags 是乙個檔案 flags.py，用於處理命令列引數的解析g工作 logging tf.logging 呼叫flags內部的define string行數來制定解析規則 flags.d...

習題練習01

給定乙個整數陣列 nums 和乙個目標值 target，請你在該陣列中找出和為目標值的那 兩個 整數，並返回他們的陣列下標。你可以假設每種輸入只會對應乙個答案。但是，陣列中同乙個元素不能使用兩遍。示例 給定 nums 2,7,11,15 target 9 因為 nums 0 nums 1 2 7 9...

Tensorflow筆記之前向傳播演算法簡介

前面已經說到神經網路可以將輸入的特徵向量經過層層推導到最後輸出，並通過這些輸出解決分類問題或回歸問題。那麼如果要得到輸出就需要乙個最簡單的演算法 前向傳播演算法。想要了解前向傳播演算法就需要知道神經元。乙個神經元有多個輸入和乙個輸出。每個神經元既可以是其他神經元的輸出，也可以是整個神經網路的輸出。所...