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所有的ML模型或者DL 模型 都是下面这四个固定套路的步骤
1.获取到所需数据
2.开始搭建模型
3.计算采用何种loss函数
4.选择batch,epoch,feed数据
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets('./tmp/tensorflow/mnist/input_data',one_hot=True) # 下载数据 x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) # 输入占位符 yresult = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) #输入数据真实的label w = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,w) + b) # 用不用激励函数 都可以的其实 cross_entropy = -tf.reduce_sum(yresult * tf.log(y)) # loss 值 train_setp = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy) #梯度下降法 init = tf.initialize_all_variables() with tf.Session() as sess: sess.run(init) for i in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) argv1,loss = sess.run([train_setp,cross_entropy],feed_dict={x:batch_xs,yresult:batch_ys}) #如果想知道corss_entropy试试变化值 加入就好。 if i % 200 == 0: print (loss) current_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(yresult,1)) # compare real and calculate accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(current_prediction,tf.float32)) # 数据类型转换 然后求匹配上的概率 result = sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,yresult:mnist.test.labels}) # test数据入口 print(str(result * 100) + '%')
到此,关于“tensorflow mnist模型怎么实现”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
当前标题:tensorflowmnist模型怎么实现
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