TensorFlow學習例子 1

2021-08-20 10:05:21 字數 2368 閱讀 8323

例子**tensorflow使用的乙個小案例

原博作者注釋寫得很清晰明白。感謝。

我是無理論者，並且是初接觸，打算從學習各個例子中學習熟悉tensorflow 雖然不正經，但是對前期興趣保持有好處。

理解每句話：

'''


本例原理：逆概率，即 使用已有的x，y資料對和已知的模型公式，訓練出模型的引數


'''import tensorflow as tf #本例學習物件


import numpy as np #資料操作大全


##手動造出訓練資料##


x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)


y_data=x_data*0.1+0.3


##---------------##


##建立神經計算結構##


#定義權重變數 （也就是 y=ax+b 中的a）此時變數無位址，因為沒初始化。


#tf.random_uniform(shape, minval=0.0, maxval=1.0, dtype=tf.float32, seed=none, name=none)


#tf.random_uniform此時的引數1代表所建立的隨機數的維度shape.即[2，2]就是兩行兩列


#引數2 表示隨機範圍最小值，引數3 表示隨機範圍最大值


weight=tf.variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0)) 


#定義截距變數（也就是 y=ax+b 中的b）此時變數無位址，因為沒初始化。


#tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=none)


#tf.zeros([1])此時的引數1 代表shape，也就是一維。zeros這個方法就是生成全零的陣列


biases=tf.variable(tf.zeros([1]))


y=weight*x_data+biases


##--------------##


#誤差值反饋 


#tf.square是平方


#tf.reduce_mean是取平均值


#reduce_mean(input_tensor,axis=none,keep_dims=false,name=none,reduction_indices=none)


#loss的值等於，計算值與訓練正確值得差的平方所組成的集合的平均值。


loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))


#最優控制器


optimizer=tf.train.gradientdescentoptimizer(0.5)


#訓練器


train=optimizer.minimize(loss)


#初始化tensorflow訓練結構


init=tf.initialize_all_variables()


#建立tensorflow訓練會話


sess=tf.session()


#將訓練結構裝載到會話中


sess.run(init)


for step in range(400):


sess.run(train)


if step%20==0:


print(step,sess.run(weight),sess.run(biases))
手動造資料--建立tf的資料結構和模型--使用優化器演算法控制誤差製作訓練器--新建session 初始化tf訓練結構--執行訓練器--輸出結果

loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))


#最優控制器


optimizer=tf.train.gradientdescentoptimizer(0.5)


#訓練器


train=optimizer.minimize(loss)
記錄下這個優化器演算法  參考 tensorflow optimizer演算法

關注這個損失函式  就是

loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))
最優控制器的引數是學習率 就像是pid中的p值一樣，不能小不能大，要取捨乙個平衡點

optimizer=tf.train.gradientdescentoptimizer(0.5)
限制點：

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