TensorFlow入门实例（一）

 

 

TensorFlow基本概念

TensorFlow的基础实例一

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简单运行tensorflow:创建常量op实现乘法运算

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#创建一个图
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import tensorflow as tf

# 创建一个常量 op, 产生一个 1x2 矩阵. 这个 op 被作为一个节点
# 加到默认图中.
#
# 构造器的返回值代表该常量 op 的返回值.
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

# 创建另外一个常量 op, 产生一个 2x1 矩阵.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])

# 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入.
# 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

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#启动会话
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# 启动默认图.
sess = tf.Session()

# 调用 sess 的 'run()' 方法来执行矩阵乘法 op, 传入 'product' 作为该方法的参数. 
# 上面提到, 'product' 代表了矩阵乘法 op 的输出, 传入它是向方法表明, 我们希望取回
# 矩阵乘法 op 的输出.
#
# 整个执行过程是自动化的, 会话负责传递 op 所需的全部输入. op 通常是并发执行的.
# 
# 函数调用 'run(product)' 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法 op) 的执行.
#
# 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象.
result = sess.run(product)
print (result)
# ==> [[ 12.]]

# 任务完成, 关闭会话.
sess.close()

TensorFlow的基础实例二

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一个非线性回归的例子

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#使用numpy生成200个随机点
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

#定义两个placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,1])

#定义神经网络中间层
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)

#定义神经网络输出层
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)

#二次代价函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))
#使用梯度下降法训练
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

with tf.Session() as sess:
    #变量初始化
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for _ in range(2000):
        sess.run(train_step,feed_dict={x:x_data,y:y_data})
        
    #获得预测值
    prediction_value = sess.run(prediction,feed_dict={x:x_data})
    #画图
    plt.figure()
    plt.scatter(x_data,y_data)
    plt.plot(x_data,prediction_value,'r-',lw=5)
    plt.show()