人工智能程序源代码(程序源代码怎么用)

简单神经网络train and test详解（双层）

【 The latest data ： 2018/05/01 】Yuchen

神经网络整体架构内容可参考之前的云笔记《06_神经网络整体架构》

http://note.youdao.com/noteshare?id=2c27bbf6625d75e4173d9fcbeea5e8c1&sub=7F4BC70112524F9289531EC6AE435E14

其中，

n是指的样本数

Mnist数据集 784是28×28×1 灰度图 channel = 1

wb是指的权重参数

输出的是10分类的得分值，也可以接softmax分类器

out是L2层和输出层之间的关系

256 128 10是指的神经元数量

函数构造

1. 网络模型架构搭建

导入相应数据

import numpy as np

import tensorflow as tf

import matplotlib.pyplot as plt

import input_data

mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True)

network topologies

# 网络拓扑 network topologies

# layer中神经元数量

n_hidden_1 =256

n_hidden_2 =128

# 输入数据的像素点 28x28x1

n_input =784

# 10分类

n_classes =10

input and output

x = tf.placeholder("float",[None,n_input])

y = tf.placeholder("float",[None,n_classes])

network parameters

# network parameters

# 方差

stddev =0.1

# random_normal 高斯初始化

weights ={

'w1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input,n_hidden_1],stddev=stddev)),

'w2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1,n_hidden_2],stddev=stddev)),

'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2,n_classes],stddev=stddev))

}

# 对于 b 零值初始化也可以

biases ={

'b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),

'b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),

'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))

}

print("Network Ready")

output

NetworkReady

可以看到网络模型架构搭建成功

2.训练网络模型

定义前向传播函数

# 定义前向传播函数

def multilayer_perceptron(_X, _weights, _biases):

# 之所以加 sigmoid 是因为每一个 hidden layer 都有一个非线性函数

layer_1 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(_X, _weights['w1']), _biases['b1']))

layer_2 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(layer_1, _weights['w2']), _biases['b2']))

return(tf.matmul(layer_2, _weights['out'])+ _biases['out'])

反向传播

（1）将前向传播预测值

# prediction

pred = multilayer_perceptron(x, weights, biases)

（2）定义损失函数

# 首先定义损失函数 softmax_cross_entropy_with_logits 交叉熵函数

# 交叉熵函数的输入有 pred : 网络的预测值 （前向传播的结果）

# y : 实际的label值

# 将两参数的一系列的比较结果，除以 batch 求平均之后的 loss 返回给 cost 损失值

cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y))

（3）梯度下降最优化

optm = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate =0.001).minimize(cost)

（4）精确值

具体解释详见上一篇笔记《06_迭代完成逻辑回归模型》

corr = tf.equal(tf.argmax(pred,1), tf.argmax(y,1))

accr = tf.reduce_mean(tf.cast(corr,"float"))

（5）初始化

# initializer

init = tf.global_variables_initializer()

print("Function ready")

output

Function ready

可以看出传播中的参数和优化模型搭建成功

3. Train and Test

training_epochs =20

# 每次 iteration 的样本

batch_size =100

# 每四个 epoch 打印一次结果

display_step =4

# lanch the graph

sess = tf.Session()

sess.run(init)

# optimize

for epoch in range(training_epochs):

# 初始，平均 loss = 0

avg_cost =0

total_batch =int(mnist.train.num_examples/batch_size)

# iteration

for i in range(total_batch):

# 通过 next_batch 返回相应的 batch_xs，batch_ys

batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)

feeds ={x: batch_xs, y: batch_ys}

sess.run(optm, feed_dict = feeds)

avg_cost += sess.run(cost, feed_dict = feeds)

avg_cost = avg_cost / total_batch

# display

if(epoch+1)% display_step ==0:

print("Epoch: %03d/%03d cost: %.9f "%(epoch, training_epochs, avg_cost))

feeds ={x: batch_xs, y: batch_ys}

train_acc = sess.run(accr, feed_dict = feeds)

print("train accuracy: %.3f"%(train_acc))

feeds ={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}

test_acc = sess.run(accr, feed_dict = feeds)

print("test accuracy: %.3f"%(test_acc))

print("optimization finished")

output

Epoch:003/020 cost:2.273774184

train accuracy:0.250

test accuracy:0.197

Epoch:007/020 cost:2.240329206

train accuracy:0.270

test accuracy:0.311

Epoch:011/020 cost:2.203503076

train accuracy:0.370

test accuracy:0.404

Epoch:015/020 cost:2.161286944

train accuracy:0.490

test accuracy:0.492

Epoch:019/020 cost:2.111541148

train accuracy:0.410

test accuracy:0.534

optimization finished

20个batch每个batch 100个样本，每隔4个batch打印一次

处理器：Intel Core i5-6200U CPU @ 2.30GHz 2.04GHz

04 epoch：train+test, cost_time: 25’40”

08 epoch：train+test, cost_time: 50’29”

12 epoch：train+test, cost_time: 74’42”

16 epoch：train+test, cost_time: 98’63”

20 epoch：train+test, cost_time: 121’49”

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