tensorflow實現BP神經網路

tensorflow實現由乙個隱藏層的bp神經網路，tensorflow中的梯度函式只用在最後一層輸入損失函式就可以了，非常的方便。

import tensorflow as tf

import numpy as np
def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=none):
weights = tf.variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
biases = tf.variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
wx_plus_b = tf.matmul(inputs, weights) + biases
if activation_function == none:
outputs = wx_plus_b
else:
outputs = activation_function(wx_plus_b)
return outputs
x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis] #生成輸入x值
noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.shape)#生成誤差值
y_data=np.square(x_data)-0.5+noise#生成輸入y值
xs=tf.placeholder(tf.float32,[none,1])#生成x佔位符
ys=tf.placeholder(tf.float32,[none,1])#生成y佔位符
#定義隱含層,隱含層有10個神經元
l1=add_layer(xs,1,10,activation_function=tf.nn.relu)
#定義輸出層,假設沒有任何啟用函式
prediction=add_layer(l1,10,1,activation_function=none)
loss=tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),reduction_indices=[1]))#生成損失函式
train_step=tf.train.gradientdescentoptimizer(0.1).minimize(loss)#進行梯度計算以及反向傳播
init=tf.global_variables_initializer()
with tf.session() as sess:
sess.run(init)
for i in range(3000):
sess.run(train_step, feed_dict=)
if i % 100 == 0:
print(sess.run(loss, feed_dict=))

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