TensorFlow入門實例（一）

 

 

TensorFlow基本概念

TensorFlow的基礎實例一

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簡單運行tensorflow:創建常量op實現乘法運算

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#創建一個圖
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import tensorflow as tf

# 創建一個常量 op, 產生一個 1x2 矩陣. 這個 op 被作爲一個節點
# 加到默認圖中.
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# 構造器的返回值代表該常量 op 的返回值.
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

# 創建另外一個常量 op, 產生一個 2x1 矩陣.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])

# 創建一個矩陣乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作爲輸入.
# 返回值 'product' 代表矩陣乘法的結果.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

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#啓動會話
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# 啓動默認圖.
sess = tf.Session()

# 調用 sess 的 'run()' 方法來執行矩陣乘法 op, 傳入 'product' 作爲該方法的參數. 
# 上面提到, 'product' 代表了矩陣乘法 op 的輸出, 傳入它是向方法表明, 我們希望取回
# 矩陣乘法 op 的輸出.
#
# 整個執行過程是自動化的, 會話負責傳遞 op 所需的全部輸入. op 通常是併發執行的.
# 
# 函數調用 'run(product)' 觸發了圖中三個 op (兩個常量 op 和一個矩陣乘法 op) 的執行.
#
# 返回值 'result' 是一個 numpy `ndarray` 對象.
result = sess.run(product)
print (result)
# ==> [[ 12.]]

# 任務完成, 關閉會話.
sess.close()

TensorFlow的基礎實例二

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一個非線性迴歸的例子

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#使用numpy生成200個隨機點
x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]
noise = np.random.normal(0,0.02,x_data.shape)
y_data = np.square(x_data) + noise

#定義兩個placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,1])

#定義神經網絡中間層
Weights_L1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,10]))
biases_L1 = tf.Variable(tf.zeros([1,10]))
Wx_plus_b_L1 = tf.matmul(x,Weights_L1) + biases_L1
L1 = tf.nn.tanh(Wx_plus_b_L1)

#定義神經網絡輸出層
Weights_L2 = tf.Variable(tf.random_normal([10,1]))
biases_L2 = tf.Variable(tf.zeros([1,1]))
Wx_plus_b_L2 = tf.matmul(L1,Weights_L2) + biases_L2
prediction = tf.nn.tanh(Wx_plus_b_L2)

#二次代價函數
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))
#使用梯度下降法訓練
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

with tf.Session() as sess:
    #變量初始化
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for _ in range(2000):
        sess.run(train_step,feed_dict={x:x_data,y:y_data})
        
    #獲得預測值
    prediction_value = sess.run(prediction,feed_dict={x:x_data})
    #畫圖
    plt.figure()
    plt.scatter(x_data,y_data)
    plt.plot(x_data,prediction_value,'r-',lw=5)
    plt.show()