TensorFlow 實現Softmax 回歸模型

importtensorflowastf

importnumpyasnp
importtensorflow.examples.tutorials.mnist.input_dataasinput_data
mnist = input_data.read_data_sets("mnist_data/", one_hot=true)
# 我們希望輸入任意數量的mnist影象及標籤，因此用placeholder傳入
x = tf.placeholder(tf.float32, [none, 784])
#定義權重項
w = tf.variable(tf.zeros([784,10]))
#定義偏置項
b = tf.variable(tf.zeros([10]))
#定義模型
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, w) + b)
y_ = tf.placeholder("float", [none,10])
#計算交叉熵，評估模型
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
#梯度下降演算法（gradient descent algorithm）以0.01的學習速率最小化交叉熵
train_step = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
init = tf.initialize_all_variables()
#訓練模型
withtf.session()assess:
sess.run(init)
foriinrange(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) #隨機梯度下降訓練
sess.run(train_step, feed_dict=)
#評估模型
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"float"))
print (sess.run(accuracy, feed_dict=))

TensorFlow入門 邏輯回歸之softmax

coding utf 8 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import cv2 as cv import os from tensorflow.examples.tutorials.mnist import...

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