tensorflow—例子_tensorflow 例子

1、第一个例子:预测一个线性直线y=0.1*x+0.3

  还没来得及去学习tensorflow的基础，便直接上手例子了。有点小吃力，但参照着B站莫烦的python教学视频(https://www.bilibili.com/video/av16001891/?p=10 例子5反复看了至少3回，原谅奔三的我，日益消退的理解和消化能力。。)，感谢天地，看懂了并亲手实现了第一个人工神经网络训练的例子。虽然实验室的老旧电脑机器跑了大概有两三分钟，而视频中苹果的电脑是瞬间出的结果，但还是有那么一丝的小成就感和喜悦之情不由自主地溢于言表。。起码为之后的AI学习和漫长的科研道路带来了信心和希望，愿世界和平，愿疾病离你我远远的。。。

先把试验成功的代码和结果贴上来，上面简单做了注释。

二、例子2：构建简单的神经网络结构之添加隐藏层。目的：拟合一个二次函数。例子中构建了一个隐藏层含有具有十个神经元的三层神经网络。激励函数用的relu。https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function维基百科上有很多激励函数可供选择。

关于代码的注释在截图中会有。需要注意的是：

@1、如果定义了变量Variable 就必须进行激活。init；否则就不需要init。

@2、关于区别Variable和placeholder可以这么理解：前者是已经规划好的初始值，而后者是可以在代码运行时才传入的初始值。

@3、隐藏层的节点数（即神经元个数）可以自由定义。

@4、[None,1]可以被理解为行不确定，列为1的列向量。

三、将例子二的拟合过程进行可视化。期间主要有两个问题。

@1、在anconda下，需要在tensorflow的环境里安装上matplotlib.才可以使用spyder(tensorflow)调用matplotlib画图进行结果的可视化操作。

@2、在spyder中run，默认的是在控制台窗口显示画图结果，如果想让它在新建fig窗口独立显示图像，需要在Tools-Preference-Ipython console-Graphic-Backend选择Qt5，之后重启spyder才可有效。

  现将代码段粘贴如下，并附有注释：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Sep 13 19:36:15 2018
莫烦B站的教学视频P16的例子。拟合一个二次函数。构建了一个隐藏层含有具有十个神经元的三层神经网络。激励函数用的relu
本次主要是演示将结果可视化。
@author: Administrator
"""
 
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#首先加载可视化模块
 
 
def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):#None的话，默认就是线性函数
    Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))#生成In_size行和out_size列的矩阵。代表权重矩阵。
    biases=tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1)
    Wx_plus_b=tf.matmul(inputs,Weights)+biases#预测出来的还没有被激活的值存储在这个变量中。
    if activation_function is None:
        outputs=Wx_plus_b  
    else:
        outputs=activation_function(Wx_plus_b)
    return outputs#outputs是add_layer的输出值。
 
x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]#linspace是创建一个从-1到1的300个数的等差数列
noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.shape)
y_data=np.square(x_data)-0.5+noise
 
xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])#1是x_data的属性为1.None指无论给多少个例子都ok。
ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
 
#开始建造第一层layer。典型的三层神经网络：输入层（有多少个输入的x_data就有多少个神经元，本例中，只有一个属性，所以只有一个神经元输入），假设10个神经元的隐藏层，输出层。
#由于在使用relu，该代码就是用十条线段拟合一个抛物线。
l1=add_layer(xs,1,10,activation_function=tf.nn.relu)#L1仅是单隐藏层，全连接网络。
 
#再定义一个输出层,即:prediction
#add_layer的输出值是l1，把l1放在prediction的input。input的size就是隐藏层的size：10.output的size就是y_data的size就是1.
prediction=add_layer(l1,10,1,activation_function=None)
 
loss=tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),
                           reduction_indices=[1]))#reduction_indices=[1]:按行求和。reduction_indices=[0]按列求和。sum是将所有例子求和，再求平均（mean）。
#通过训练学习。提升误差。
train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)#以0.1的学习效率来训练学习，来减小loss。
 
init=tf.global_variables_initializer()
sess=tf.Session()
sess.run(init)
 
fig=plt.figure()#申请一个图片框
ax=fig.add_subplot(1,1,1)#要实现连续性的画图，所以用ax
ax.scatter(x_data,y_data) #先把real_data以点的形式给画出来
plt.ion()
plt.ioff()
plt.show()
 
for i in range(1000):
    sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})
    if i%50==0:
        #to seee the improvement
        #print(sess.run(loss,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}))
        #使用try是因为第一次抹除第一条线的话可能会报错，因为采用的是先擦除再plot的方法，第一条还不存在。
        try:
            ax.lines.remove(lines[0])#去除line的第一条线，再plot下一条。。
        except Exception:
            pass
        prediction_value=sess.run(prediction,feed_dict={xs:x_data})#prediction与输入的xs有关，所以，要feed_dict
       #然后把prediciotn的值用一条曲线的形式plot上去
        lines=ax.plot(x_data,prediction_value,'r-',lw=5)#lw=5是指线的宽度为5.
        #plot出一条线之后就要擦掉再plot另一条线。
        plt.pause(0.1)

另外，将运行结果整理如下：

四：classification。之前的是那个例子说的是线性回归的事情，接下来看分类的问题。基于从MNIST下载数据，辨别数字。

跟学比较顺利，现记录下几个知识点点：

@1、MNIST database=modified national institute of standards and technology databases

@2、one-hot编码 独热码，不同的位置表示不同的分类。

@3、在基于分类的神经网络中，计算loss要用到cross_entropy即交叉熵,它是一个相对比较复杂的算法。后续再做研究。用softmax和cross_entropy就可以自动生成分类算法？

例子代码如下（附有注释）：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Sep 18 10:08:29 2018
分类的问题.识别数字.基于MNIST数据集。
@author: Administrator
"""
 
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#number 1to 10 data
mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)#如果电脑中没有MNIST包就会自动下载下来，第二次运行的时候就直接用了。
 
 
def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):#None的话，默认就是线性函数
    Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))#生成In_size行和out_size列的矩阵。代表权重矩阵。
    biases=tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1)
    Wx_plus_b=tf.matmul(inputs,Weights)+biases#预测出来的还没有被激活的值存储在这个变量中。
    if activation_function is None:
        outputs=Wx_plus_b  
    else:
        outputs=activation_function(Wx_plus_b)
    return outputs#outputs是add_layer的输出值。
 
def compute_accuracy(v_xs,v_ys):
    global prediction#先把prediciton定义成全局变量
    y_pre=sess.run(prediction,feed_dict={xs:v_xs})#把x_data send到prediciton里生成预测值(一行10列,处于1和0之间的值,表示的是概率大小.取值最大的一个位置即是本次预测值) 
    correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y_pre,1),tf.argmax(v_ys,1))#再将此数值与真实数值对比.取预测输出的1个数里面最大的索引和真实答案的索引比较奥,一样的话就是对的.
    accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))#计算这一组数据当中,对的个数,与错的个数
    result=sess.run(accuracy,feed_dict={xs:v_xs,ys:v_ys})#run一下accuracy就可以得到结果(百分比)
    return result
#define placeholder for inputs to network
xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])#28*28
ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
    
 #add output layer
prediction=add_layer(xs,784,10,activation_function=tf.nn.softmax)
 
#the error between prediciton and real data
cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys*tf.log(prediction),
                                            reduction_indices=[1])) #loss交叉熵
train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
 
sess=tf.Session()
 
#important step
sess.run(tf.global_variables_initializer())
 
for i in range(1000):
    batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(100)#提取出一部分的xs和ys的sample.如果每一次都学习全套的数据,计算能力会很低,很慢.
    sess.run(train_step,feed_dict={xs:batch_xs,ys:batch_ys})
    if