TensorFlow入门练习（一）

#本博客是根据TensorFlow实战Google深度学习框架一书上的实战例子

例1：一个最简单的前向传播的小例子

#EX01
import tensorflow as tf
w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))
w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=2))#初试化权重矩阵（生成相应大小的两个随机正态分布，均值为0，方差为1）
x=tf.constant([[0.7,0.9]]) #给定输入值
a=tf.matmul(x,w1) #计算隐层的值
y=tf.matmul(a,w2) #计算输出值
sess=tf.Session() #建立一个会话，用于打印所有的输出值
sess.run(w1.initializer)
sess.run(w2.initializer)#对w1,w2进行初始化
print(sess.run(y))
sess.close()

结果：

[[2.2322333]]

例2：针对于模型中参数特别多的时候，对初始化权重矩阵进行统一初始化，利用函数 tf.initialize_all_variables()实现

import tensorflow as tf
w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))
w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=2))#初试化权重矩阵（生成相应大小的两个随机正态分布，均值为0，方差为1）
x=tf.constant([[0.7,0.9]]) #给定输入值
a=tf.matmul(x,w1) #计算隐层的值
y=tf.matmul(a,w2) #计算输出值
sess=tf.Session() #建立一个会话，用于打印所有的输出值
init_op=tf.initialize_all_variables()
sess.run(init_op) #在此利用以上两行对其中涉及的参数进行统一初始化
print(sess.run(y))
sess.close()

结果同上

例3：针对输入样本数目很大时，利用placeholder机制对一个接着一个Batch的输入进行规范输入

  #在输入x时需要用到placeholder机制，但是同时需要在最后给一个feed_dict字典对一个batch的值进行提供
import tensorflow as tf
w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))
w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=2))#初试化权重矩阵（生成相应大小的两个随机正态分布，均值为0，方差为1）
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(3,2),name="input") #在此如果改为size=n*2，则为同时计算n个样例的正向传播值。
a=tf.matmul(x,w1) #计算隐层的值
y=tf.matmul(a,w2) #计算输出值
sess=tf.Session() #建立一个会话，用于打印所有的输出值
init_op=tf.initialize_all_variables()
sess.run(init_op) #在此利用以上两行对其中涉及的参数进行统一初始化
print(sess.run(y,feed_dict={x:[[0.7,0.9],[0.1,0.4],[0.5,0.8]]})) #在运行时利用feed_dict
sess.close()

例4：

#EX04以上全是关于正向传播的程序，以下提及一些关于反向传播的必要（loss function,learning rate,optimizer）
cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0))) #定义loss function
learning_rate=0.001 #定义learning rate
train_step=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cross_entropy) #定义反向传播算法来优化神经网络中的参数

例5：以下是一个完整的简单的关于神经网络训练实现的例子（程序）

import tensorflow as tf
from numpy.random import RandomState
batch_size=8 #定义训练数据batch的大小
w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))
w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=2))#初试化权重矩阵（生成相应大小的两个随机正态分布，均值为0，方差为1）
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name='x-input') #在第一个维度上利用None，可以方便使用不大的batch大小
y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1),name='y-input') #在第一个维度上利用None，可以方便使用不大的batch大小
#定义前向传播过程
a=tf.matmul(x,w1) #计算隐层的值
y=tf.matmul(a,w2) #计算输出值
#定义损失函数和反向传播算法
cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0)))
learning_rate=0.001
train_step=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cross_entropy)
#通过随机数生成一个模拟数据集
rdm=RandomState(1)
dataset_size=128
X=rdm.rand(dataset_size,2)
#以下定义真实的样本标签（利用如下规则：所有x1+x2<1的样例被认为正样本，即合格样本，用1表示；否则不合格样本，用0表示）
Y=[[int(x1+x2<1)] for (x1,x2) in X]
#以下创建一个session会话来运行TensorFlow程序
with tf.Session() as sess:
    init_op=tf.initialize_all_variables()
    sess.run(init_op) #在此利用以上两行对其中涉及的参数进行统一初始化
    print(sess.run(w1))
    print(sess.run(w2)) #在此将会打印出训练神经网络前的参数值
#设定训练的轮数
    STEPS = 5000  
    for i in range(STEPS):
        start=(i*batch_size) %dataset_size
        end=min(start+batch_size,dataset_size)#每次选取batch_size个样本进行训练
        sess.run(train_step,feed_dict={x:X[start:end],y_:Y[start:end]})#通过选取的样本训练神经网络并更新其中的参数
        if i%1000==0:
            total_cross_entropy=sess.run(cross_entropy,feed_dict={x:X,y_:Y})
            print("After%dtraining step(s),cross_entropy on all data is%g"%(i,total_cross_entropy))
    print(sess.run(w1))
    print(sess.run(w2))
    

结果：

[[-0.8113182   1.4845988   0.06532937]
 [-2.4427042   0.0992484   0.5912243 ]]
[[-0.85811085]
 [-0.19662298]
 [ 0.13895045]]
After0training step(s),cross_entropy on all data is0.227861
After1000training step(s),cross_entropy on all data is0.0395041
After2000training step(s),cross_entropy on all data is0.0199546
After3000training step(s),cross_entropy on all data is0.0117527
After4000training step(s),cross_entropy on all data is0.00781693
[[-1.7101479  2.2005002  1.576958 ]
 [-3.6296377  1.1303781  2.4205081]]
[[-1.8791978 ]
 [ 0.62330467]
 [ 1.771285  ]]

注：在最后一个例子中，如果使用with tf.Session() as sess:方式来建立一个会话，则其后面的设定训练轮数及其后都应该在该会话下运行，如若不然，将会出现如下的报错问题，因为如果不在该会话下，则将会自动关闭session会话。

 RuntimeError: Attempted to use a closed Session.

另外如果使用

 RuntimeError: Attempted to use a closed Session.

另外如果使用 sess=tf.session(),将不会出现报错，但注意要在最后将该会话关闭。