import tensorflow as tf 
#导入TensorFlow工具包并简称为tf 
 
from numpy.random import RandomState 
#导入numpy工具包，生成模拟数据集 
 
batch_size = 8 
#定义训练数据batch的大小 
 
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1)) 
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1)) 
#分别定义一二层和二三层之间的网络参数，标准差为1，随机产生的数保持一致 
 
x = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name='x-input') 
y_ = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1),name='y-input') 
#输入为两个维度，即两个特征，输出为一个标签,声明数据类型float32，None即一个batch大小 
#y_是真实的标签 
 
a = tf.matmul(x,w1) 
y = tf.matmul(a,w2) 
#定义神经网络前向传播过程 
 
cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0))) 
train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(cross_entropy) 
#定义损失函数和反向传播算法 
 
rdm = RandomState(1) 
dataset_size = 128 
#产生128组数据 
X = rdm.rand(dataset_size,2) 
Y = [[int(x1+x2 < 1)] for (x1,x2) in X] 
#将所有x1+x2<1的样本视为正样本，表示为1；其余为0 
 
#创建会话来运行TensorFlow程序 
with tf.Session() as sess: 
 init_op = tf.global_variables_initializer() 
 #初始化变量 
 sess.run(init_op) 
 
 print(sess.run(w1)) 
 print(sess.run(w2)) 
 #打印出训练网络之前网络参数的值 
 
 STEPS = 5000 
 #设置训练的轮数 
 for i in range(STEPS): 
  start = (i * batch_size) % dataset_size 
  end = min(start+batch_size,dataset_size) 
 #每次选取batch_size个样本进行训练 
  
  sess.run(train_step,feed_dict={x:X[start:end],y_:Y[start:end]}) 
 #通过选取的样本训练神经网络并更新参数 
  
  if i%1000 == 0: 
   total_cross_entropy = sess.run(cross_entropy,feed_dict={x:X,y_:Y}) 
   print("After %d training step(s),cross entropy on all data is %g" % (i,total_cross_entropy)) 
 #每隔一段时间计算在所有数据上的交叉熵并输出，随着训练的进行，交叉熵逐渐变小 
 
 print(sess.run(w1)) 
 print(sess.run(w2)) 
 #打印出训练之后神经网络参数的值 

import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0,2.0],name=“a”)
b = tf.constant([3.0,4.0],name=“b”)
g = tf.Graph()
with g.device("htmlcode">

＃创建一个会话
sess = tf.Session()
sess.run(…)
#关闭会话使得本次运行中使用的资源得到释放
sess.close()



第二种方式是通过Python的上下文资源管理器来使用会话。




with tf.Session() as sess:
sess.run(…)



此种方式自动关闭和自动进行资源的释放
4.TensorFlow－神经网络例子


使用神经网络解决分类问题可以分为以下四个步骤：

①提取问题中实体的特征向量作为输入。

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。这个过程就是神经网络的前向传播算法。

③通过训练数据来调整神经网络中参数的设置，这就是训练网络的过程。

④使用训练好的神经网络来预测未知的数据  


在TensorFlow中声明一个2*3的矩阵变量的方法：


weight ＝ tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=2))


 即表示为方差为0、标准差为2的正态分布


在TensorFlow中，一个变量的值在被使用之前，这个变量的初始化过程需要被明确调用。一下子初始化所有的变量


sess = tf.Session()

init_op = tf.initialize_all_variables()


或者换成init_op = tf.global_variables_initializer()也可


sess.run(init_op)


以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。