之前用的是使用迭代進行直接的求解
但是深度學習最常用的方法是：根據樣本學習
之間的解法是求解arg
minf
(x)argminf(x)
argmin
f(x)
目前的解法是求解arg
minf
(x，p
)argminf(x，p)
argmin
f(x，
p)求的值是p，而不是x
p就是要優化的東西
通過樣本來查詢規律，然後**平方根
**實現如下
定義主方法類
if __name__ ==
"__main__":)
ys = np.array(
[e for e in
range(-
100,
100)])
/100
xs = np.square(ys)
) pl.plot(xs, ys)
xs = np.random.uniform(0,
2,[400])
pl.plot(xs, ys)
)
class
:def
__init__
(self)
:pass
deftrain
(self, xs, ys, lr =
0.01
, epoches =
2000):
pass
defsqrt
(self,n)
:pass
defclose
(self)
:pass
def
__init__
(self)
:# 樣本的數量不確定用-1來表示，長度為1個：[-1, 1]。但是在tensorflow中[-1]會有問題，一般使用none表示
x = tf.placeholder(tf.float32,
[none],
'x')
# x指求平方根的數，而不是需要放進去平方根的變數
self.x = x # 對x進行儲存
x = tf.reshape(x,[-
1,1]
)# 將輸入的一維轉換成向量
# 進行全連線操作（利用多項式來和矩陣進行相乘）多項式是乙個係數矩陣
w = tf.get_variable(
'w',[1
,200
], tf.float32)
# 定義乙個係數矩陣，矩陣的名字為w。用引數w來儲存平方根的規律，需要優化的也是w這個引數
b = tf.get_variable(
'b',
[200
], tf.float32)
x = tf.matmul(x,w)
+ b # 全連線的最終結果，其中b是乙個偏值（多項式變換的乙個常規的做法）
# x 得到的形狀是：[-1, 200], w 和 b是可以相乘的
# 最後使用啟用函式
x = tf.relu(x)
# relu(x) === maximum(x,0) 後面我會解釋為啥用啟用函式
# 再定義一對矩陣和偏值
w = tf.get_variable(
'w2',[
200,1]
, tf.float32)
# 因為獲得的x是[-1,200]，所以w的維度應該是[200,1]
b = tf.get_variable(
'b2',[
200]
, tf.float32)
self.y_predict = tf.matmul(x, w)
+ b # [-1 , 1] # 為最終的結果進行儲存(我們所希望的平方根)
# 這個y是你的**值，而不是輸入的樣本x的值
self.y_predict = tf.reshape(self.y_predict,[-
1])# 將二維矩陣轉換成一維的向量
# 把輸入的標籤也傳入進來
self.y = tf.placeholder(tf.float32,
[none],
'y')
loss = tf.reduce_mean(tf.square(self.y - self.y_predict)
)# 求損失函式
self.lr = tf.placeholder(tf.float32,
[none],
'lr'
)# lr s
opt = tf.train.adanoptimizer(lr)
# 定義梯度下降優化器
self.train_op = opt.minmize(loss)
# 訓練操作（控制輸入輸出的優化操作）
self.session = tf.session(
) self.session.run(tf.global_variables_initalizer())
# 初始化方法中的所有變數
模型優化主要就是優化：w、b、w2、b2這四個引數
為了達到這目的，這個模型需要進行兩個階段使用
訓練多次，使用就一次，所以我們需要有乙個訓練操作
def
train
(self, xs, ys, lr =
0.01
, epoches =
2000):
for _ in
range
(epoches)
: self.session.run(self.train_op,
)# 對三個引數進行優化
張量全部可以通過self進行獲取
三個輸入張量：x、y、lr
乙個輸出張量：y_predict
乙個訓練張量：train_op
def
close
(self)
: self.session.close(
)
def
sqrt
(self,n)
: ys = self.session.run(self.y_predict,
)# 執行y_predict
return ys
題外話：為什麼session在建構函式中定義，而不是在train中定義的？
如果定義在train中，如果train結束了，那麼session也就結束了，變數的載入也就結束了。
在乙個方法裡面，不管是成員方法還是全域性方法，原則上，**的數量應該少。所以我們可以定義乙個tensors類來包含建構函式中的方法。
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