tensorflow速度复习-网络结构

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#载入数据集
mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)
#批次大小
batch_size=64
#计算一个周期一共有多少个批次
n_batch=mnist.train.num_exampleswith tf.name_scope('input'):#定义两个placeholderx=tf.placeholder(tf.float32,[None,784],name='x-input')y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10],name='y-input')with tf.name_scope('layer'):#创建一个简单的神经网络：784-10with tf.name_scope('weights'):W=tf.Variable(tf.truncated_normal([784,10],stddev=0.1))with tf.name_scope('biases'):b=tf.Variable(tf.zeros([10])+0.1)with tf.name_scope('wx_plus_b'):wx_plus_b=tf.matmul(x,W)+bwith tf.name_scope('softmax'):prediction=tf.nn.softmax(wx_plus_b)with tf.name_scope('loss'):#二次代价函数loss=tf.losses.mean_squared_error(y,prediction)
with tf.name_scope('train'):#使用梯度下降法train=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.3).minimize(loss)with tf.name_scope('accuracy'):with tf.name_scope('correct_prediction'):#结果存放在一个布尔型列表中correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))with tf.name_scope('accuracy'):#求准确率accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))with tf.Session() as sess:#变量初始化sess.run(tf.global_variables_initializer())writer=tf.summary.FileWriter('logs/',sess.graph)#周期epoch:所有数据训练一次，就是一个周期for epoch in range(21):for batch in range(n_batch):#获取一个批次的数据和标签batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(batch_size)sess.run(train,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys})#每训练一个周期做一次测试acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels})print("Iter "+str(epoch)+",Testing Accuuracy "+str(acc))

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