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tensorflow学习之搭建最简单的神经网络
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这几天在B站看莫烦的视频，学习一波，给出视频地址：https://www.bilibili.com/video/av16001891/?p=22
先放出代码
#####搭建神经网络测试
def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):
Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size],dtype=np.float32))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1)
Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights)+biases
if activation_function is None:
outputs = Wx_plus_b
else:
outputs = activation_function(Wx_plus_b)
return outputsx_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis]
noise = np.random.normal(0,0.05,x_data.shape)
y_data = np.square(x_data)-0.5+noisexs = tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
ys = tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
l1 = add_layer(xs,1,10,activation_function=tf.nn.relu)prediction = add_layer(l1,10,1,activation_function=None)
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction),
reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for i in range(1000):
sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})
if i% 50 ==0:
print(sess.run(loss,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}))
#####
首先，在add_layer函数中，参数有inputs,in_size,out_size,activation_function=None
其中inupts是输入，in_size是输入维度，out_size是输出维度, activation_function是激活函数，
Weights是权重，维度是(in_size*out_size)；
bias是偏置，维度是(1*out_size)；
Wx_plus_b的维度和out_size相同；
x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis]这步操作，表示生成-1到1之间均匀分布的300个数，然后转换维度，变成（300,1）；noise和y_data的维度均和
x_data相同；
xs = tf.placeholder(tf.float32,[None,1])和ys = tf.placeholder(tf.float32,[None,1])表示生成xs和ys变量的占位符，维度是(None,1)，不知道有多少行，但只要1列；
l1 = add_layer(xs,1,10,activation_function=tf.nn.relu)表示xs是inputs，in_size是1，out_size是10，激活函数是relu；添加了一层神经网络
prediction = add_layer(l1,10,1,activation_function=None)表示输入是l1，in_size是10，out_size是1，没有激活函数
接下去是计算损失，loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction),reduction_indices=[1]))
之后一步是用梯度下降来优化损失函数；
解释一下为什么不直接在add_layer函数中使用x_data：x_data是ndarray格式，Weights是Variable格式，不能直接相乘，所以要在session会话中用字典格式传入x_data和y_data，也就是sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})
