如何利用tensorflow实现MNIST数据集两个隐含层的全连接神经网络

时间: 2024-02-01 11:13:16 浏览: 73
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利用 TensorFlow 识别 MNIST数据集

下面是一个使用 TensorFlow 实现 MNIST 数据集的两个隐藏层全连接神经网络的示例代码: ``` import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入 MNIST 数据集 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # 定义网络参数 n_input = 784 # 输入层神经元数量(28*28) n_hidden_1 = 256 # 第一个隐含层神经元数量 n_hidden_2 = 256 # 第二个隐含层神经元数量 n_classes = 10 # 输出层神经元数量(0~9) # 定义占位符 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes]) # 定义权重和偏置项 weights = { 'h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden_1])), 'h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_hidden_2])), 'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, n_classes])) } biases = { 'b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])), 'b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])), 'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes])) } # 构建模型 def multilayer_perceptron(x): layer_1 = tf.add(tf.matmul(x, weights['h1']), biases['b1']) layer_1 = tf.nn.relu(layer_1) layer_2 = tf.add(tf.matmul(layer_1, weights['h2']), biases['b2']) layer_2 = tf.nn.relu(layer_2) out_layer = tf.matmul(layer_2, weights['out']) + biases['out'] return out_layer # 定义损失函数和优化器 pred = multilayer_perceptron(x) cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(cost) # 初始化变量 init = tf.global_variables_initializer() # 训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(init) for epoch in range(100): avg_cost = 0. total_batch = int(mnist.train.num_examples / 100) for i in range(total_batch): batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(100) _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y}) avg_cost += c / total_batch if epoch % 10 == 0: print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=", "{:.9f}".format(avg_cost)) print("Optimization Finished!") # 测试模型 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) print("Accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels})) ``` 这段代码定义了一个包含两个隐含层的全连接神经网络,使用 ReLU 激活函数,交叉熵作为损失函数,Adam 优化器进行优化,最终输出模型的准确率。在训练过程中,每个 epoch 会遍历整个训练集,使用批量梯度下降进行参数更新。
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利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类。 #导入numpy模块 import numpy as np #导入tensorflow模块,程序使用tensorflow来实现卷积神经网络 import tensorflow as tf #下载mnist数据集,并从mnist_data目录中读取数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('mnist_data',one_hot=True) #(1)这里的“mnist_data” 是和当前文件相同目录下的一个文件夹。自己先手工建立这个文件夹,然后从https://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载所需的4个文件(即该网址中第三段“Four files are available on this site:”后面的四个文件),并放到目录MNIST_data下即可。 #(2)MNIST数据集是手写数字字符的数据集。每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。 #(3)one_hot表示独热编码,其值被设为true。在分类问题的数据集标注时,如何不采用独热编码的方式, 类别通常就是一个符号而已,比如说是9。但如果采用独热编码的方式,则每个类表示为一个列表list,共计有10个数值,但只有一个为1,其余均为0。例如,“9”的独热编码可以为[00000 00001]. #定义输入数据x和输出y的形状。函数tf.placeholder的目的是定义输入,可以理解为采用占位符进行占位。 #None这个位置的参数在这里被用于表示样本的个数,而由于样本个数此时具体是多少还无法确定,所以这设为None。而每个输入样本的特征数目是确定的,即为28*28。 input_x = tf.placeholder(tf.float32,[None,28*28])/255 #因为每个像素的取值范围是 0~255 output_y = tf.placeholder(tf.int32,[None,10]) #10表示10个类别 #输入层的输入数据input_x被reshape成四维数据,其中第一维的数据代表了图片数量 input_x_images = tf.reshape(input_x,[-1,28,28,1]) test_x = mnist.test.images[:3000] #读取测试集图片的特征,读取3000个图片 test_y = mnist.test.labels[:3000] #读取测试集图片的标签。就是这3000个图片所对应的标签

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