圆月山庄资源网

使用TensorFlow搭建一个全连接神经网络教程
脚本专栏 2024/11/3 佚名
3 2
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com

说明

本例子利用TensorFlow搭建一个全连接神经网络，实现对MNIST手写数字的识别。

先上代码

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf

# prepare data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# the model of the fully-connected network
weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 10]))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1, 10]) + 0.1)
outputs = tf.matmul(xs, weights) + biases
predictions = tf.nn.softmax(outputs)
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(predictions),
            reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# compute the accuracy
correct_predictions = tf.equal(tf.argmax(predictions, 1), tf.argmax(ys, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predictions, tf.float32))

with tf.Session() as sess:
 init = tf.global_variables_initializer()
 sess.run(init)
 for i in range(1000):
  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
  sess.run(train_step, feed_dict={
   xs: batch_xs,
   ys: batch_ys
  })
  if i % 50 == 0:
   print(sess.run(accuracy, feed_dict={
    xs: mnist.test.images,
    ys: mnist.test.labels
   }))

代码解析

1. 读取MNIST数据

mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

2. 建立占位符

xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

xs 代表图片像素数据, 每张图片(28×28)被展开成(1×784), 有多少图片还未定, 所以shape为None×784.

ys 代表图片标签数据, 0-9十个数字被表示成One-hot形式, 即只有对应bit为1, 其余为0.

3. 建立模型

weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 10]))


biases = tf.Variable(tf.zeros([1, 10]) + 0.1)
outputs = tf.matmul(xs, weights) + biases
predictions = tf.nn.softmax(outputs)
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(predictions),
            reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

使用Softmax函数作为激活函数：

使用TensorFlow搭建一个全连接神经网络教程

4. 计算正确率

correct_predictions = tf.equal(tf.argmax(predictions, 1), tf.argmax(ys, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predictions, tf.float32))

5. 使用模型

with tf.Session() as sess:
 init = tf.global_variables_initializer()
 sess.run(init)
 for i in range(1000):
  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
  sess.run(train_step, feed_dict={
   xs: batch_xs,
   ys: batch_ys
  })
  if i % 50 == 0:
   print(sess.run(accuracy, feed_dict={
    xs: mnist.test.images,
    ys: mnist.test.labels
   }))

运行结果

训练1000个循环, 准确率在87%左右.

Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
0.1041
0.632
0.7357
0.7837
0.7971
0.8147
0.8283
0.8376
0.8423
0.8501
0.8501
0.8533
0.8567
0.8597
0.8552
0.8647
0.8654
0.8701
0.8712
0.8712

以上这篇使用TensorFlow搭建一个全连接神经网络教程就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
TensorFlow,全连接,神经网络
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com
www.vgjia.com 圆月山庄资源网
139,976互联网资源
144,792高清电影
21,817无损音乐
631,128技术资源

《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接