Python-Tensorflow学习笔记

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import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior()

tf.softmax函数——使各项相加之和为1 tf.sigmoid函数——二分类 tf.reduce函数——把作为它参数的向量或矩阵中方所有维度值相加求和

random函数——随机生成在[0, 1)之间的数

#产生新的随机数种子 random.seed() #10倍即产生[0, 10)范围的数,int操作取整,41+60就是取大于[60,101)的整数 print(int(random.random() * 10)) print(int(random.random() * 41 + 60))

np.full函数生成一个形态为(a, b)的数组，其中fill_value=c是用c先预填充这个数组。

例子： 编程解决下述非线性问题： 输入数据：[1, 1, 1]，输出目标值：2 输入数据：[1, 0, 1]，输出目标值：1 输入数据：[1, 2, 3]，输出目标值：3

代码如下：

import numpy as np import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() xData = np.array([[1, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 2, 3]]) yTrainData = np.array([2, 1, 3]) x = tf.placeholder(shape=[3], dtype=tf.float32) yTrain = tf.placeholder(dtype=tf.float32) w = tf.Variable(tf.zeros([3]), dtype=tf.float32) b = tf.Variable(1, dtype=tf.float32) n1 = x * w n2 = tf.reduce_sum(n1) - b y = n2 loss = tf.abs(y - yTrain) optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(0.01) train = optimizer.minimize(loss) sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(1000): for j in range(3): result = sess.run([train, x, yTrain, w, b, n2, loss], feed_dict={x: xData[j], yTrain: yTrainData[j]}) print(result)

运行结果： 实际上这个问题是个非线性方程组问题，对初学者来说，被书里面二分类非线性问题迷惑了就容易一头扎错了方向。