例子2
学习资料:
Tensorflow 是非常重视结构的, 我们得建立好了神经网络的结构, 才能将数字放进去, 运行这个结构.
这个例子简单的阐述了 tensorflow 当中如何用代码来运行我们搭建的结构.
创建数据 ¶
首先, 我们这次需要加载 tensorflow 和 numpy 两个模块, 并且使用 numpy 来创建我们的数据.
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
接着, 我们用 tf.Variable 来创建描述 y 的参数. 我们可以把 y_data = x_data*0.1 + 0.3
想象成 y=Weights * x + biases, 然后神经网络也就是学着把 Weights 变成 0.1, biases 变成 0.3.
搭建模型 ¶
Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = Weights*x_data + biases
计算误差 ¶
接着就是计算 y 和 y_data 的误差:
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))
传播误差 ¶
反向传递误差的工作就教给optimizer了, 我们使用的误差传递方法是梯度下降法: Gradient Descent
让后我们使用 optimizer 来进行参数的更新.
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)
训练 ¶
到目前为止, 我们只是建立了神经网络的结构, 还没有使用这个结构. 在使用这个结构之前,
我们必须先初始化所有之前定义的Variable, 所以这一步是很重要的!
# init = tf.initialize_all_variables() # tf 马上就要废弃这种写法
init = tf.global_variables_initializer() # 替换成这样就好
接着,我们再创建会话 Session. 我们会在下一节中详细讲解 Session.
我们用 Session 来执行 init 初始化步骤. 并且,
用 Session 来 run 每一次 training 的数据. 逐步提升神经网络的预测准确性.
sess = tf.Session()
sess.run(init) # Very important
for step in range(201):
sess.run(train)
if step % 20 == 0:
print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases))
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