tensorflow Examples：<1>实现Nearest Neighbor

最新推荐文章于 2021-12-22 09:58:49 发布

晓东邪

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分类专栏： tensorflow 深度学习文章标签： numpy tensorflow nearest examples mnist

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本文详细介绍了如何使用TensorFlow实现Nearest Neighbor算法，通过实例演示了在MNIST数据集上的应用，帮助理解近邻搜索在深度学习中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

TensorFlow 实现Nearest Neighbor

#coding: utf-8

#Env:
#python         2.7
#tensorflow     1.1.0
#numpy          1.12.1


import numpy as np
import tensorflow as tf

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

#导入mnist数据集
mnist = input_data.read_data_sets('data2/', one_hot=True)

#重置图（这个是为了用于多次运行）
tf.reset_default_graph()

#使用训练集数目为5000条
#使用验证集（测试集）数目为300
Xtr, Ytr = mnist.train.next_batch(5000)
Xte, Yte = mnist.test.next_batch(300)

xtr = tf.placeholder('float', [None, 784])
xte = tf.placeholder('float', [784])

#计算各个对应位置的距离（减法使用广播形式）
#底下俩作用相同
distance = tf.reduce_sum(tf.abs(tf.subtract(xtr, xte)), reduction_indices=1)
#distance = tf.reduce_sum(tf.abs(tf.add(xtr, tf.negative(xte))), reduction_indices=1)

#寻找距离最近（即最相似的行所在位置）
pred = tf.arg_min(distance, 0)

accuracy = 0.

#初始化
init = tf.global_variables_initializer()


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

    for i in range(len(Xte)):
        #计算最相近的所在行位置
        nn_index = sess.run(pred, feed_dict={xtr:Xtr, xte: Xte[i, :]})

        #取出测试集上最相近行对应的label与真是label对比
        print 'Test', i, 'Prediction: ', np.argmax(Ytr[nn_index]),\
               'True Class: ', np.argmax(Yte[i])
        if np.argmax(Ytr[nn_index]) == np.argmax(Yte[i]):
            accuracy += 1./len(Xte)
    print 'Done!'
    print 'Accuracy: ', accuracy