2019.12.06

2019.12.06

一、tensorflow

1.使用tensorflow建造神經網絡

1.定義一個函數，可以增加一層隱藏層，並返回該隱藏層的輸出值。
2.構造一些數據，用於處理。
3.定義placeholder用於神經網絡的輸入
4.用步驟1定義好的函數構造各個hidden layer和output layer
5.初始化所有參數initialize_all_variables()
6.構建session，並run。
7.使用for語句循環訓練n次。

from __future__ import  print_function
import tensorflow as tf
import numpy as np

def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
    # 增加一層隱藏層，返回隱藏層的輸出值
    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size])+0.1) # 加0.1使得初始化片偏差不爲零
    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 outputs

# Make up some real data
x_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 + noise

# define placeholder for inputs for network
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

# add hidden layer
l1 = add_layer(xs, 1, 10, activation_function=tf.nn.relu)

# add output layer
prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None)

# define the error between prediction and real data
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

# initialize_all_variables()
init = tf.global_variables_initializer()

sess = tf.Session()
sess.run(init)

# 訓練2000次
for i in range(2000):
    sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})
    if (i <= 100) and i % 10 == 0:
        print('100以內')
        print(sess.run(loss, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}))
    if (i > 100) and (i % 50) == 0:
        print(sess.run(loss, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}))

二、Win10家庭版安裝OpenAI Gym和Universe

1.由於openai不支持Windows系統，因此需要在Windows系統上安裝docker，主要參考這篇文章。
2.首先用pip install gym之後，會出現報錯。報錯和解決辦法在這篇文章內。
3.py3 安裝 box2d-py時出現的問題，解決方法在這篇文章內。
4.今天安裝的Universe沒有成果，似乎Universe真的只支持Linux和mac os。明天考慮要不要再裝個虛擬機或者先不裝直接往下學。

三、用VMware Workstation安裝Ubuntu操作系統

1.還是決定直接裝個虛擬機。
參考文章在此，一篇足矣，講的不錯
2.在安裝Ubuntu的時候，下載100多個文件可能會很慢，如果有VPN一定要用VPN，下載速度會快很多很多。
3.若按照的Ubuntu界面特別小，可通過此方法解決。