Tensorflow代码学习-8-1saver_save

神经网络saver_save

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import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data   #手写数字相关的数据包

# 载入数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)    #载入数据，{数据集包路径，把标签转化为只有0和1的形式}

#定义变量，即每个批次的大小
batch_size = 100    #一次放100章图片进去
n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size   #计算一共有多少个批次；训练集数量（整除）一个批次大小

#定义两个placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])    #[行不确定，列为784]
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])    #数字为0-9，则为10

#创建简单的神经网络
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))   #权重
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))     #偏置
prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)    #预测

#定义二次代价函数
#loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=prediction))
#使用梯度下降法
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(loss)

#初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

#准确数，结果存放在一个布尔型列表中
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))   #比较两个参数大小是否相同，同则返回为true，不同则返回为false；argmax()：返回张量中最大的值所在的位置

#求准确率
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))   #cast()：将布尔型转换为32位的浮点型；（比方说9个T和1个F，则为9个1，1个0，即准确率为90%）

saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for epoch in range(11):
        for batch in range(n_batch):
            batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
            sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys})
            
        acc = sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels})
        print("Iter" + str(epoch) + ",Testing Accuracy" + str(acc))
    #保存模型
    saver.save(sess,'net/my_net.ckpt')

Iter0,Testing Accuracy0.8256
Iter1,Testing Accuracy0.8897
Iter2,Testing Accuracy0.9001
Iter3,Testing Accuracy0.9056
Iter4,Testing Accuracy0.9084
Iter5,Testing Accuracy0.9095
Iter6,Testing Accuracy0.9119
Iter7,Testing Accuracy0.9141
Iter8,Testing Accuracy0.9154
Iter9,Testing Accuracy0.9158
Iter10,Testing Accuracy0.9173

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