一、建立乙個簡單的神經網路
import tensorflow as tf
import numpy as np
#定義乙個新增層的函式
def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=none): #要新增的功能 none時為線性函式
weights = tf.variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) #定義矩陣 大寫開頭/ 隨機變數要比全部為0好很多
biases = tf.variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1) #定義biases 類似列表的東西/初始值推薦不為0
wx_plus_b = tf.matmul(inputs,weights) + biases #定義操作 **出來的值 還未使用啟用函式
if activation_function is none:
output = wx_plus_b
else:
output = activation_funcion(wx_plus_b)
return outputs
#建造神經網路
x_data = np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis] #-1到1的區間 300個單位
noise = np.random.normal(0,0.05,x_data.shape) #加噪點使其更加接近真實的資料 均值0 方差0.05 格式和x_data一樣
y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise
###輸入層 輸入多少個data就有多少個神經元 1個神經元
隱藏層 1層 10個神經元
輸出層 1個屬性就只有1個神經元
###xs = tf.placeholder(tf.float32,[none,1]) #none表示無論給多少個例子都可以
ys = tf.placeholder(tf.float32,[none,1])
#hidden layer1
l1 = add_layer(xs,1,10，activation_function=tf.nn.relu) #輸入的資料；x_data的size；隱藏層的神經元；啟用函式
#輸出層
prediction = add_layer(l1,10,1,activation_function = none) #上一層的資料l1；上一層的神經元個數10；輸出層的資料1
#計算loss
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),reduction_indices=[1])) #tf.reduce_sum()求和 tf.reduce_mean()求平均
#設定訓練
train_step = tf.train.gradientdescentoptimizer.minimize(0.1,loss) #要給定學習率;使用優化器來對loss進行最小化
#對所有變數進行初始化
init = tf.global_variables_initializer()
#定義session
sess = tf.session()
#上面的都還沒開始運算 直到run
sess.run(init)
#學習多少步 重複1000次
for i in range(1000):
sess.run(train_step,feed_dict=) #這裡是用的全部的資料來提高運算
if i%50 == 0:
print(sess.run(loss,feed_dict=))
【報錯】並且在pycharm執行無法import tensorflow
在pycharm的setting裡面選擇interpreter 然後點旁邊的加號 在裡面搜tensorflow 直接點安裝就闊以了【感覺很邪教啊囧】
看網上說新增tensorflow的python.exe 但是木有找到 而且為啥我的anaconda下面的envs是空的 怎麼肥似
然後依舊是說minimize()不對 是引數少寫了啥嗎0.0 啊 智商不夠用好難過qwq
_(:з」∠)_端午節先回家看世界盃了 等放完假回來再瞅瞅
2018.6.21 最後發現是loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),
reduction_indices=[1
]))裡的ys-prediction打成了 y_data-ys 窒息了
二、 視覺化
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