标签：batch 感知机 step num tf tensorflow hidden mnist

模型

代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot="True")

# 超参数
learning_rate=0.1
num_steps = 500
batch_size = 128
display_step = 100
#神经网络参数
n_hidden_1 = 256 #第一层神经元个数
n_hidden_2 = 256 # 第二层神经元个数
num_input = 784 # mnist输入数据（图片大小28*28）
num_classes = 10 # mnist手写体数字识别（0-9）
#输入到数据流图中的训练数据
X = tf.placeholder("float",[None,num_input])
Y = tf.placeholder("float",[None,num_classes])

# 权重和偏置
weights = {
    'h1':tf.Variable(tf.random_normal([num_input,n_hidden_1])),
    'h2':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1,n_hidden_2])),
    'out':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2,num_classes]))
}
biases={
    'b1':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
    'b2':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),
    "out":tf.Variable(tf.random_normal([num_classes]))
}

# 定义神经网络
def neural_net(x):
    #第一层隐藏层（256个神经单元）
    layer_1 = tf.add(tf.matmul(x,weights['h1']),biases['b1'])
    # 第二层隐藏层
    layer_2 = tf.add(tf.matmul(layer_1,weights['h2']),biases['b2'])
    #输出层
    out_layer = tf.matmul(layer_2,weights['out'],)+biases['out']
    return out_layer

# 构建模型
logits = neural_net(X)
#定义损失函数和优化器
loss_op = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits,labels = Y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(lrarning_rate = learning_rate)
train_op = optimizer.minimize(loss_op)
#定义预测准确率
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(logits,1),tf.argmax(Y,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred,tf.float32))
#初始化所有变量（赋默认值）
init = tf.global_variables_initializer()

# 开始训练
with tf.Session() as sess:
    #执行初始化操作
    sess.run(init)
    for step in range(1,num_steps+1):
        batch_x , batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)
        #执行训练操作，包括前向和后向传播
        sess.run(train_op,feed_dict={X:batch_x,Y:batch_y})
        if step % display_step == 0 or step ==1:
            #计算损失值和准确率
            loss,acc = sess.run([loss_op,accuracy],feed_dict={X:batch_x,Y:batch_y})
            print("step:"+str(step),"Minibatch Loss"+"{:.4f}".format(loss)+"Training Accuracy"+"{:.3f}".format(acc))
    print("Optimization Finished!")
    #计算测试数据的准确率
    print("Testing Accuracy",sess.run(accuracy,feed_dict={X:mnist.test.images,Y:mnist.test.labels}))

结果

标签：batch,感知机,step,num,tf,tensorflow,hidden,mnist
来源： https://blog.csdn.net/weixin_49732545/article/details/120247596

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