TensorFlow逻辑回归

2021-01-14 11:33:37 阅读：193 来源： 互联网

标签：逻辑回归 batch cost input tf TensorFlow data mnist

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
#from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import input_data
#导入实验所需的数据
mnist = input_data.read_data_sets("D:\大二Java\大三寒假作业\大三寒假作业\深度学习算法部分",one_hot = True)
#设置训练参数
learning_rate=0.01
training_epochs=25
batch_size=100
display_step=1

#构造计算图，使用占位符placeholder函数构造变量x，y，
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
#使用Variable函数，设置模型的初始权重
W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b=tf.Variable(tf.zeros([10]))
#构造逻辑回归模型
pred=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)
#构造代价函数cost
cost=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(pred),reduction_indices=1))
#使用梯度下降法求最小值，即最优解
optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)
#初始化全部变量
init=tf.global_variables_initializer()
#.使用tf.Session()创建Session会话对象，会话封装了Tensorflow运行时的状态和控制
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    #调用会话对象sess的run方法，运行计算图，即开始训练模型
    for epoch in range(training_epochs):
        avg_cost = 0
        total_batch = int(mnist.train.num_examples / batch_size)
        for i in range(total_batch):
            batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
            _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})
            avg_cost += c  / total_batch
        if (epoch+1) % display_step == 0:
            print("Epoch:", '%04d' % (epoch + 1), "Cost:","{:.09f}".format(avg_cost))
    print("Optimization Finished!")
    #测试模型
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
    #评估模型的准确度
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    print("Accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images[:3000], y: mnist.test.labels[:3000]}))

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data不能使用，由于我的D:\anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\examples下缺少tutorials不能下载

examples所有可以用import input_data代替。
如果所给的文件出现问题是，需要重新下载四个文件

标签：逻辑,回归,batch,cost,input,tf,TensorFlow,data,mnist
来源： https://www.cnblogs.com/1234yyf/p/14276301.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

ICode9

TensorFlow逻辑回归