TensorFlow学习笔记（二）

  实现官网上的最简单的Demo，即利用SoftMax Regression来对MNIST手写数字图片进行分类预测。目的是总结利用Tensorflow框架来完成神经网络学习的一般流程。

  代码如下：

from TensorFlow import input_data
import tensorflow as tf

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)


print(mnist.train.images.shape,mnist.train.labels.shape)
print(mnist.test.images.shape,mnist.test.labels.shape)
print(mnist.validation.images.shape,mnist.validation.labels.shape)

#x表示样本集合
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
#W是样本中每一像素点对应于10个类别（数字）的权重
W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
#b为偏置
b=tf.Variable(tf.zeros([10]))
#预测所得的标签集合
y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)

#真实标签集合
y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
#用交叉熵来定义代价函数
cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y),reduction_indices=[1]))

#随机梯度优化,即每一步的训练操作
train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

init=tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for i in range(1000):
        #每次随机从训练集中抽取100条样本构成一个mini_batch
        batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y_:batch_ys})
    #计算每一个训练样本的正确率，argmax(y,1)就是求出该样本预测标签集中概率最大的标签
    correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))
    #总准确率
    accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
    print(accuracy.eval({x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels}))

  结果如下，采用softmax训练的准确率是92%左右

  通过上面的Demo我们可以大致总结出，使用 Tensorflow进行神经网络训练的核心步骤为：

1. 定义算法公式，即定义神经网络的结构和前向传播的计算（输出）
2. 定义损失函数，以及反向传播优化算法
3. 生成Session会话，并在数据集上反复迭代训练
4. 测试算法准确率