1、tensorflow結構
import tensorflow as tf
import numpy as np
#create data
x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data=x_data*0.1+0.3 定義線性方程
#create tensorflow structure
weights=tf.variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))#一維，範圍[-1,1]
biases=tf.variable(tf.zeros([1]))
y=weights*x_data+biases
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))
#建立優化器，減小誤差，提高引數準確度，每次迭代都會優化
optimizer=tf.train.gradientdescentoptimizer(0.5) #學習效率<1
train=optimizer.minimize(loss)
#初始化變數，定義的變數必須初始化，
init=tf.global_variables_initializer()
with tf.session() as sess:
sess.run(init)
#train
for step in range(201):
sess.run(train)
if step%20==0:
print(step,sess.run(weights),sess.run(biases))
執行結果：
weights趨於0.1，biases趨於0.3.
2、session 必須開啟會話才能輸出結果
import tensorflow as tf
matrix1 = tf.constant([[3, 3]])
matrix2 = tf.constant([[2], [2]])
# matrix multiply矩陣相乘
# np.dot(m1,m2)
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
# # method 1
# sess = tf.session() # session是乙個object，首字母要大寫
# # 只有sess.run()之後，tensorflow才會執行一次
# result = sess.run(product)
# print(result)
# # close 不影響，會顯得更整潔
# sess.close()
# method 2
# with 可以自己關閉會話
with tf.session() as sess:
result2 = sess.run(product)
print(result2)
3、variable變數
定義變數，變數必須啟用
init=tf.global_variables_initializer()
4、placeholder傳入值
執行到sess.run()的時候再給輸入
利用feed_dict繫結
# 給定type，tf大部分只能處理float32資料
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
# tensorflow 1.0 修改版
# tf.mul---tf.multiply
# tf.sub---tf.subtract
# tf.neg---tf.negative
output = tf.multiply(input1, input2)
with tf.session() as sess:
# placeholder在sess.run()的時候傳入值
print(sess.run(output, feed_dict=))
5、激勵函式
簡單的神經網路一般可以使用任何激勵函式；
複雜的神經網路不能隨意選擇，會造成梯度**和梯度消失的問題；
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