搭建第乙個tensorflow神經網路

import tensorflow as tf

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1.構造新增乙個神經層
def add_layer(input,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(input,weights)+biases
if activation_function is none:
outputs=wx_plus_b
else:
outputs=activation_function(wx_plus_b)
return outputs
# 2.構建資料集
x_data=np.linspace(-1,1,300,dtype=np.float32)[:,np.newaxis]
noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.shape).astype(np.float32)
y_data=np.square(x_data)-0.5+noise
# 這裡的none代表無論輸入有多少都可以，因為輸入只有乙個特徵，所以這裡是1。
xs=tf.placeholder(tf.float32,[none,1])
ys=tf.placeholder(tf.float32,[none,1])
# 3.搭建網路
# 定義乙個有10個神經元的的隱藏層
l1=add_layer(xs,1,10,activation_function=tf.nn.relu)
# 定義輸出層
prediction=add_layer(l1,10,1,activation_function=none)
# 4.減少誤差
# 計算**值prediction和真實值的誤差，對二者差的平方求和再取平均
loss=tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),reduction_indices=[1]))
# 以0.1的效率來最小化誤差loss
train_step=tf.train.gradientdescentoptimizer(0.1).minimize(loss)
# 5.初始化
init=tf.global_variables_initializer()
sess=tf.session()
sess.run(init)
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.scatter(x_data,y_data)
plt.ion() # plt.ion()用於連續顯示
plt.show()
# 6.訓練
for i in range(1000):
sess.run(train_step,feed_dict=)
if i % 50 == 0:
# print(sess.run(loss,feed_dict=))
try:
ax.lines.remove(lines[0])
except exception:
pass
prediction_value=sess.run(prediction,feed_dict=)
lines = ax.plot(x_data, prediction_value, 'r-', lw=5)
plt.pause(0.1)

初識tensorflow，搭建自己的第乙個神經網路

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