tensorflow入门之训练简单的神经网络方法-创新互联

这几天开始学tensorflow，先来做一下学习记录

创新互联建站长期为1000多家客户提供的网站建设服务，团队从业经验10年，关注不同地域、不同群体，并针对不同对象提供差异化的产品和服务；打造开放共赢平台，与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为大观企业提供专业的成都做网站、网站制作，大观网站改版等技术服务。拥有10年丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。

一.神经网络解决问题步骤：

1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入。也就是说要对数据集进行特征工程，然后知道每个样本的特征维度，以此来定义输入神经元的个数。

2.定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络的输入得到输出。也就是说定义输入层，隐藏层以及输出层。

3.通过训练数据来调整神经网络中的参数取值，这是训练神经网络的过程。一般来说要定义模型的损失函数，以及参数优化的方法，如交叉熵损失函数和梯度下降法调优等。

4.利用训练好的模型预测未知的数据。也就是评估模型的好坏。

二.训练简单的向前传播神经网络

一下训练的神经模型是最简单的一类，而且是线性的（也就是说没有用激活函数去线性话），没有反向传播的过程，只是简单的说明神经网络工作的流程。

import tensorflow as tf

#定义隐藏层参数，每个w变量是一个tensor(可以当成是n*m的数组，n表示上一层结点个数，m表示本层结点个数)表示上一层与本层的连接权重,这里先随机定义权重
w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3]，stddev=1))
w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1]，stddev=1))

#定义存放输入数据的地方，也就是x向量,这里shape为前一个传入训练的样本个数，后面出入每个样本的维度大小
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name="input")
#矩阵乘法
a=tf.matmul(x,w1)
y=tf.matmul(a,w2)

with tf.Session() as sess:
  #新版本好像不能用这个函数初始化所有变量了
  init_op=tf.initialize_all_variables()
  sess.run(init_op)
  #feed_dict用于向y中的x传入参数，这里传入3个，则y输出为一个3*1的tensor
  print（sess.run(y,feed_dict={x:[[0.7,0.9],[1.0,1.5],[2.1,2.3]]}))

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

网页名称：tensorflow入门之训练简单的神经网络方法-创新互联
地址分享：http://cdkjz.cn/article/cedihp.html