sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: keep_prob_rate})，分析下这段代码？

时间: 2023-06-04 08:05:45 浏览: 149
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函数描述-tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用

这段代码是 TensorFlow 中的训练模型操作语句，它的作用是运行一次训练步骤（train step），将输入的数据（batch_xs 和 batch_ys）按照模型参数进行计算，产生训练结果，并更新模型中的参数。其中，xs 和 ys 表示模型的输入和输出，keep_prob 表示 dropout 操作中保留的神经元比例。这是一个机器学习中常见的训练模型操作，用于优化模型的参数，提高模型的准确性。
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with tf.Session() as sess: sess.run(init) saver = tf.train.Saver() train_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir+'/train',sess.graph) test_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir+'/test') step = 1 coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord) print('doing1') # Keep training until reach max iterations try: while step * batch_size <= training_iters: # print('doing2') batch_xs, batch_ys = sess.run([hrrp_batch, label_batch]) # print(batch_xs.shape) # print(batch_ys.shape) # 获取批数据 sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: dropout}) if step % display_step == 0: summary= sess.run(merged, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) test_writer.add_summary(summary, step) # 计算精度 acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) # 计算损失值 loss = sess.run(cost, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) 所选择的特征是

在这段代码中，使用了一个数据队列来读取数据，其中 hrrp_batch 和 label_batch 是从数据队列中读取的批量数据。然后，使用 sess.run() 函数来运行优化器，从而通过反向传播算法来更新模型参数。在每个训练步骤中，...

解释sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: keep_rate})

这段代码是在训练神经网络时使用的，其中sess.run表示执行计算图中定义的操作，train_step是训练操作的名称，feed_dict参数用于传递输入数据和其他特定参数，x表示输入数据，y表示期望输出数据，keep_prob表示保留...

# 训练 def train_crack_captcha_cnn(): output = crack_captcha_cnn() # loss #loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) # 最后一层用来分类的softmax和sigmoid有什么不同？ # optimizer 为了加快训练 learning_rate应该开始大，然后慢慢衰 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.002).minimize(loss) predict = tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]) max_idx_p = tf.argmax(predict, 2) max_idx_l = tf.argmax(tf.reshape(Y, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2) correct_pred = tf.equal(max_idx_p, max_idx_l) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) step = 0 while True: batch_x, batch_y = get_next_batch(64) _, loss_ = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y, keep_prob: 0.75, train_phase:True}) print(step, loss_) # 每100 step计算一次准确率 if step % 100 == 0 and step != 0: batch_x_test, batch_y_test = get_next_batch(100) acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1., train_phase:False}) print(f"第{step}步，训练准确率为：{acc:.4f}") # 如果准确率大60%,保存模型,完成训练 if acc > 0.6: saver.save(sess, "crack_capcha.model", global_step=step) break step += 1 怎么没有输出结果

这段代码是一个用 CNN 模型来破解验证码的训练函数。其中，loss 函数使用的是 sigmoid_cross_entropy_with_logits，这是因为验证码...至于为什么没有输出结果，可能是因为你没有调用 train_crack_captcha_cnn() 函数。

acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1., train_phase:False}) print(f"第{step}步，训练准确率为：{acc:.4f}") # 如果准确率大60%,保存模型,完成训练 if acc > 0.6: saver.save(sess, "crack_capcha.model", global_step=step) break step += 1

具体来说，这段代码中的 sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1., train_phase:False}) 用于计算模型在测试数据集上的准确率。其中，X 和 Y 是输入占位符，keep_...

with tf.Session() as sess: init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) sess.run(iterator.initializer) # 初始化迭代器 print("step 0, test accuracy %g" % compute_accuracy(test_img, test_label)) start = time.time() for i in range(max_epoch): batch_xs, batch_ys = sess.run(next_batch) # 此batch是个2维tuple，batch[0]是(100，784)的样本数据数组，batch[1]是(100，10)的样本标签数组 sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: keep_prob_rate}) if (i+1) % 50 == 0: print("step %d, test accuracy %g" % ((i+1), compute_accuracy(mnist.test_images, mnist.test_labels))) end = time.time() print('******************************************************') print("运行时间:%.2f秒" % (end - start)) 出现Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\CNN_mnist\lab.py", line 104, in <module> print("step 0, test accuracy %g" % compute_accuracy(test_img, test_label)) File "D:\PycharmProjects\CNN_mnist\lab.py", line 46, in compute_accuracy y_pre = sess.run(prediction, feed_dict={xs: v_xs, keep_prob: 1}) File "D:\Anaconda3\envs\tf26gpu\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 967, in run result = self._run(None, fetches, feed_dict, options_ptr, File "D:\Anaconda3\envs\tf26gpu\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1164, in _run raise ValueError( ValueError: Cannot feed value of shape (10000, 28, 28) for Tensor 'x_input:0', which has shape '(?, 784)'

sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: keep_prob_rate}) if (i+1) % 50 == 0: # 在每个训练步骤后计算并打印测试准确率 print("step %d, test accuracy %g" % ((i+1), ...

mnist = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_img = mnist[0][0] # 表示训练集 构成的矩阵 表示的 图片 test_img = mnist[1][0] # 表示测试集 构成的矩阵 表示的 图片 train_label = mnist[0][1] # 表示训练集 的图片 表示的 数字是多少 test_label = mnist[1][1] with tf.Session() as sess: init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) start = time.time() for i in range(max_epoch): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) # 此batch是个2维tuple，batch[0]是(100，784)的样本数据数组，batch[1]是(100，10)的样本标签数组 sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: keep_prob_rate}) if (i+1) % 50 == 0: print("step %d, test accuracy %g" % ((i+1), compute_accuracy( mnist.test_images, mnist.test_labels))) end = time.time() print('******************************************************') print("运行时间:%.2f秒" % (end - start)) 出现AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'train'

所以，你可以将 batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) 这一行代码修改为： python batch_xs, batch_ys = train_img.next_batch(100) 这样就可以解决这个错误了。请确保你已经正确地定义了 ...

mnist = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_img = mnist[0][0] # 表示训练集 构成的矩阵 表示的 图片 test_img = mnist[1][0] # 表示测试集 构成的矩阵 表示的 图片 train_label = mnist[0][1] # 表示训练集 的图片 表示的 数字是多少 test_label = mnist[1][1] with tf.Session() as sess: init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) start = time.time() for i in range(max_epoch): batch_xs, batch_ys = train_img.next_batch(100) # 此batch是个2维tuple，batch[0]是(100，784)的样本数据数组，batch[1]是(100，10)的样本标签数组 sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: keep_prob_rate}) if (i+1) % 50 == 0: print("step %d, test accuracy %g" % ((i+1), compute_accuracy( mnist.test_images, mnist.test_labels))) end = time.time() print('******************************************************') print("运行时间:%.2f秒" % (end - start)) 出现AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'next_batch'

sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: keep_prob_rate}) if (i+1) % 50 == 0: print("step %d, test accuracy %g" % ((i+1), compute_accuracy( mnist.test_images, mnist....

acc, _, summary_str, p_loss = self.sess.run( [self.pre_acc, self.g_pre_optim, self.g_pretrain_sum, self.pretrain_loss], feed_dict={ self.z: batch_z, self.x: incomplete, self.m: m, self.deltaPre: delta, self.lastvalues: last_values, self.complete: complete, self.keep_prob: 0.7})

这是一段 TensorFlow 的代码，其作用是在训练一个预训练的...同时，我们也提供了一些输入的数据，包括 batch_z、incomplete、m、delta、last_values、complete 和 keep_prob。这些数据将被用于训练模型。

with tf.device('/cpu:0'): with tf.Session() as sess: images = tf.placeholder("float", [2, 224, 224, 3]) feed_dict = {images: batch} vgg = vgg19.Vgg19() with tf.name_scope("content_vgg"): vgg.build(images) prob = sess.run(vgg.prob, feed_dict=feed_dict) print(prob) utils.print_prob(prob[0], './synset.txt') utils.print_prob(prob[1], './synset.txt')

- 第9行通过sess.run()方法运行了模型的输出prob，feed_dict参数提供了输入图像批处理。 - 第10-12行使用utils.print_prob()函数打印了prob的前2个元素的概率分布，具体输出内容取决于synset.txt文件的内容，该文件...
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# 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.placeholder(tf.float32,[None,in_nodes]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) prob=tf.placeholder(tf.float32) # 设置第一隐层 w1=weight(in_nodes, h1_nodes, 0.1, 0.005) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight(h1_nodes, h2_nodes, 0.1, 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, prob) # 设置第三隐层 w3=weight(h2_nodes, h3_nodes, 0.1, 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, prob) # 设置softmax输出层 w4=weight(h3_nodes, 10, 0.1, 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)

sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys, prob: 0.5}) 在 TensorFlow 2.x 中，可以使用 tf.reduce_mean 和 tf.reduce_sum 函数来计算张量的平均值和总和；使用 tf.math.log 函数来...

keep_prob = tf.placeholder(dtype=tf.float32)报错AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

这个错误提示是因为在TensorFlow早期版本中，tf.placeholder已经被弃用了。tf.placeholder函数在较新的TensorFlow版本中应该被tf.... feed_dict = {keep_prob: drop_rate} # 构建feed_dict传递给sess.run ...

2、编程练习：利用卷积神经网络，处理MNIST 数据集分类问题。 https://github.com/nndl/exercise/

sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_x, y_true: batch_y, keep_prob: 0.5}) if i % 100 == 0: train_acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_x, y_true: batch_y, keep_prob: 1.0}) print("Step ...

设计一个简单的卷积神经网络，并用于手写数字识别的分类操作。 Conv layer1 + max pooling Conv layer2 + max pooling Full layer1+ dropout Full layer2prediction(softmax) 1）定义weights和biases； 2）加载图像数据，tensorflow.examples.tutorials.mnist； 3）建立2层卷积层+pooling层，激活函数选用tf.nn.relu； 4）建立全连接层； 5）定义优化器，误差最小化方法cross_entropy； 6）训练数据。

train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_true: batch[1], keep_prob: 0.5}) print("test accuracy %g" % accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_true: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})) ...

tf.nn.dropout()

tf.nn.dropout()是TensorFlow中的一个函数，用于在神经网络中进行dropout操作。dropout是一种常用的正则化技术，可以有效地减少过... train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

实验六:采用卷积神经网络分类MNIST数据集数字识别代码

train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5}) print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})) 这个代码中...

9.使用卷积神经网络实现mnist数据集分类。卷积层、池化层的数量可自行调整，优化器策略和学习率也可自行调整，输出分类准确率。

sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y, keep_prob: dropout}) if step % display_step == 0: # 计算损失和准确率 loss, acc = sess.run([cost, accuracy], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y...

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