學習筆記3

#乙個簡單的程式

import tensorflow as tf
#定義網路結構和前向傳播演算法
def get_weight(shape):
w=tf.variable()
return w
def get_bias(shape):
b=tf.variable()
return b
def forward(x,shape):
w1=get_weight(shape)
b1=get_bias(shape)
y1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1)
w2=get_weight(shape)
b2=get_bias(shape)
y=tf.matmul(y1,w2)+b2
return y
#定義損失函式和反向傳播演算法
#載入資料集x和y_#
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[none,],name)
y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=[none,],name)
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_))
train_step=tf.train.gradientdescentoptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)
#生成會話，執行反向傳播演算法
with tf.session() as sess:
init_op=tf.global_variables_initializer()
sess.run(init_op)
steps=20000
batch_size=8
data_size=128
for i in range(steps):
start=(i*batch_size)%data_size
end=min(start+batch_size,data_szie)
sess.run(train_step,feed_dict=)
if i%200==0:
loss_val=sess.run(loss,feed_dict=)
print "after %d steps,loss is: %g " % (i,loss_val)

學習筆記3

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