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  • TensorFlow学习笔记(二)-- MNIST机器学习入门程序学习

    此程序被称为TF的 Hello World,19行代码,给人感觉很简单。
    第一遍看的时候,不到半个小时,就把程序看完了。
    感觉有点囫囵吞枣的意思,没理解透彻。
    现在回过头来看,感觉还可以从中学到更多东西。

    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import tensorflow as tf
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    
    mnist = input_data.read_data_sets("E:/testdata/MNIST/", one_hot=True)
    x = tf.placeholder("float", [None, 784])
    W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
    y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
    y_ = tf.placeholder("float", [None, 10])
    cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y))
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
    init = tf.global_variables_initializer()
    sess = tf.Session()
    sess.run(init)
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
    print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

    注:研究了一下数据流向,画了张图

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/itboys/p/8857761.html
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