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关于python损失函数代码的信息(11)

IT技术算法


#with device设备指定了执行计算的设备:
#"/cpu:0": 机器的 CPU.
#"/gpu:0": 机器的第一个 GPU, 如果有的话.
#"/gpu:1": 机器的第二个 GPU, 以此类推.
with Session() as session:# 创建执行图的上下文
with device('/cpu:0'):# 指定运算设备
mat1 = constant([[3, 3]])# 创建源节点
mat2 = constant([[2], [2]])
product = matmul(mat1, mat2) # 指定节点的前置节点, 创建图
result = session.run(product) # 执行计算print(result)123456789101112131415161718
下面使用Variable做一个计数器:
from tensorflow import Session, constant, Variable, add, assign, initialize_all_variables
state = Variable(0, name='counter') # 创建计数器one = constant(1) # 创建数据源: 1val = add(state, one) # 创建新值节点update = assign(state, val) # 更新计数器setup = initialize_all_variables() # 初始化Variablewith Session() as session:
session.run(setup) # 执行初始化
print(session.run(state)) # 输出初值
for i in range(3):
session.run(update) # 执行更新
print(session.run(state)) # 输出计数器值12345678910111213
在使用变量前必须运行initialize_all_variables()返回的图, 运行Variable节点将返回变量的值.
本示例中将构建图的过程写在了上下文之外, 而且没有指定运行设备.
上面示例中session.run只接受一个op作为参数, 实际上run可以接受op列表作为输入:
session.run([op1, op2])1
上述示例一直使用constant作为数据源, feed可以在运行时动态地输入数据:
from tensorflow import Session, placeholder, mul, float32
input1 = placeholder(float32)
input2 = placeholder(float32)
output = mul(input1, input2)with Session() as session:print session.run(output, feed_dict={input1: [3], input2: [2]})1234567
实现一个简单神经网络
神经网络是应用广泛的机器学习模型, 关于神经网络的原理可以参见这篇随笔, 或者在tensorflow playground上体验一下在线demo.
首先定义一个BPNeuralNetwork类:
class BPNeuralNetwork:
def __init__(self):
self.session = tf.Session()
self.input_layer = None
self.label_layer = None
self.loss = None
self.trainer = None
self.layers = []def __del__(self):
self.session.close()1234567891011
编写一个生成单层神经网络函数,每层神经元用一个数据流图表示.使用一个Variable矩阵表示与前置神经元的连接权重, 另一个Variable向量表示偏置值, 并为该层设置一个激励函数.
def make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=None):
weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
basis = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
result = tf.matmul(inputs, weights) + basisif activate is None:return resultelse:return activate(result)12345678
使用placeholder作为输入层.
self.input_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])1
placeholder的第二个参数为张量的形状, [None, 1]表示行数不限, 列数为1的二维数组, 含义与numpy.array.shape相同.这里, self.input_layer被定义为接受二维输入的输入层.
同样使用placeholder表示训练数据的标签:
self.label_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])1
使用make_layer为神经网络定义两个隐含层, 并用最后一层作为输出层:
【关于python损失函数代码的信息】self.loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square((self.label_layer - self.layers[1])), reduction_indices=[1]))1
tf.train提供了一些优化器, 可以用来训练神经网络.以损失函数最小化为目标:
self.trainer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learn_rate).minimize(self.loss)1
使用Session运行神经网络模型:
initer = tf.initialize_all_variables()# do trainingself.session.run(initer)
for i in range(limit):

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