TensorFlow编写relu函数

relu函数：tf.nn.relu()

隐藏层用relu作为激活函数
hidden_layer = tf.add(tf.matmul(features,hidden_weights),hidden_biases)
hidden_layer = tf.nn.relu(hidden_layer)
output = tf.add(tf.matmul(hidden_layer,output_weights),output_biases)

import tensorflow as tf
output = None
hidden_layer_weights = [[0.1, 0.2, 0.4],[0.4, 0.6, 0.6],[0.5, 0.9, 0.1],[0.8, 0.2, 0.8]]
out_weights = [[0.1, 0.6],[0.2, 0.1],[0.7, 0.9]]
weights = [tf.Variable(hidden_layer_weights),tf.Variable(out_weights)]
biases = [tf.Variable(tf.zeros(3)),tf.Variable(tf.zeros(2))]# Input
features = tf.Variable([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0], [-1.0, -2.0, -3.0, -4.0],[11.0, 12.0, 13.0, 14.0]])hidden_input = tf.matmul(features,weights[0])+biases[0]
hidden_output = tf.nn.relu(hidden_input)
output = tf.matmul(hidden_output,weights[1])+biases[1]with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())out = sess.run(output)print(out)

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