多层感知机用于 mnist 手写数字数据集分类python代码

时间: 2023-07-02 15:15:52 浏览: 125
下面是一个简单的多层感知机(MLP)用于MNIST手写数字数据集分类的Python代码: ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 加载MNIST数据集 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # 设置MLP的参数 learning_rate = 0.001 training_epochs = 15 batch_size = 100 display_step = 1 # 设置MLP的网络结构 n_hidden_1 = 256 n_hidden_2 = 256 n_input = 784 n_classes = 10 # 创建输入和输出的占位符 X = tf.placeholder("float", [None, n_input]) Y = tf.placeholder("float", [None, n_classes]) # 创建MLP的权重和偏置变量 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])) } # 创建MLP的模型 def multilayer_perceptron(x): layer_1 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(x, weights['h1']), biases['b1'])) layer_2 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(layer_1, weights['h2']), biases['b2'])) out_layer = tf.matmul(layer_2, weights['out']) + biases['out'] return out_layer # 构建MLP的模型 logits = multilayer_perceptron(X) # 定义损失函数和优化器 loss_op = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=Y)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate) train_op = optimizer.minimize(loss_op) # 定义评估模型的准确率 correct_pred = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(Y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) # 初始化所有的变量 init = tf.global_variables_initializer() # 开始训练MLP模型 with tf.Session() as sess: sess.run(init) for epoch in range(training_epochs): avg_cost = 0. total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size) # 遍历所有的batch for i in range(total_batch): batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size) # 运行优化器来更新权重和偏置 _, c = sess.run([train_op, loss_op], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y}) # 计算平均损失值 avg_cost += c / total_batch # 每个epoch打印一次损失值和准确率 if epoch % display_step == 0: print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost={:.9f}".format(avg_cost)) print("Accuracy:", accuracy.eval({X: mnist.test.images, Y: mnist.test.labels})) print("Optimization Finished!") print("Final Accuracy:", accuracy.eval({X: mnist.test.images, Y: mnist.test.labels})) ``` 这段代码使用TensorFlow库来构建一个两层的MLP模型,用于对MNIST手写数字数据集进行分类。它使用交叉熵作为损失函数,Adam优化器来更新权重和偏置,以及准确率来评估模型的性能。

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