tensorflow 创建非结构性网络

TensorFlow可以用来构建非结构化的神经网络，例如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等。下面是一个使用TensorFlow创建简单RNN网络的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义输入和输出数据的维度
input_dim = 100
output_dim = 10

# 定义RNN的隐藏层大小
hidden_size = 128

# 定义RNN的时间步数
time_steps = 20

# 定义输入和输出的占位符
input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, time_steps, input_dim])
output_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, output_dim])

# 定义RNN的cell
cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(hidden_size)

# 初始化RNN的状态
initial_state = cell.zero_state(tf.shape(input_data)[0], tf.float32)

# 将输入数据按时间步展开
inputs = tf.unstack(input_data, time_steps, 1)

# 定义RNN的输出和最终状态
outputs, final_state = tf.nn.static_rnn(cell, inputs, initial_state=initial_state)

# 定义输出层
dense_layer = tf.layers.Dense(output_dim, activation=None)

# 计算网络的输出
logits = dense_layer(outputs[-1])

# 计算损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=output_data))

# 定义优化器并进行训练
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    for epoch in range(num_epochs):
        # 执行训练操作
        _, epoch_loss = sess.run([train_op, loss], feed_dict={input_data: train_x, output_data: train_y})

        # 打印损失函数
        print("Epoch:", epoch, "Loss:", epoch_loss)

这个例子中，我们使用了TensorFlow的`BasicRNNCell`来定义RNN的cell，使用`tf.nn.static_rnn`函数来展开RNN的时间步，并使用`tf.layers.Dense`函数来定义输出层。最终，我们使用Adam优化器来进行训练，并使用`tf.Session`来执行计算图。