【TensorFlow篇】--DNN初始和应用

一、前述

ANN人工神经网络有两个或两个以上隐藏层，称为DNN

只有一个隐藏层是多层感知机

没有隐藏层是感知机

二、反向传播应用举例

举例：

 

正向传播，反向传播是一次迭代，

正向传播：在开始的每一层上都有一个参数值w，初始的时候是随机的,前向带入的是每一个样本值。

反向传播：然后反过来求所有的梯度值。如果是BGD则再根据公式wt=wt-1-ag进行调整所有w值。

然后再正向传播，迭代，以此类推。

softmax通常用于最后一层的激活函数

前面层用relu函数

三、激活函数之Relu

公式：

解释：

Rectified Linear Units
ReLU计算线性函数为非线性，如果大于0就是结果，否则就是0
生物神经元的反应看起来其实很像Sigmoid激活函数，所有专家在Sigmoid上卡了很长时间，但是后
来发现ReLU才更适合人工神经网络，这是一个模拟生物的误解

如果w为0，反过来梯度下降求导的时候每根线上的梯度都一样。

代码：

import tensorflow as tf


def relu(X):
    w_shape = (int(X.get_shape()[1]), 1)
    w = tf.Variable(tf.random_uniform(w_shape), name='weights')
    b = tf.Variable(0.0, name='bias')
    z = tf.add(tf.matmul(X, w), b, name='z')
    return tf.maximum(z, 0., name='relu')


n_features = 3
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_features), name='X')
relus = [relu(X) for i in range(5)]#list生成器
output = tf.add_n(relus, name='output')#将集合中的元素加和在一起

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    result = output.eval(feed_dict={X: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]})#把里面placehoder的值传进来
    print(result)

 四、激活函数和导数

 五、DNN代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
from tensorflow.contrib.layers import fully_connected


# 构建图阶段
n_inputs = 28*28#输入节点
n_hidden1 = 300#第一个隐藏层300个节点 对第一个隐藏层前面有784*300跟线去算
n_hidden2 = 100#第二个隐藏层100个节点 对第二个隐藏层300*300根线
n_outputs = 10#输出节点

X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_inputs), name='X')
y = tf.placeholder(tf.int64, shape=(None), name='y')

#自己手写的实现逻辑
# 构建神经网络层，我们这里两个隐藏层，基本一样，除了输入inputs到每个神经元的连接不同
# 和神经元个数不同
# 输出层也非常相似，只是激活函数从ReLU变成了Softmax而已
# def neuron_layer(X, n_neurons, name, activation=None):# X是输入，n_neurons是这一层神经元个数，当前隐藏层名称，最后一个参数是加不加激活函数
#     # 包含所有计算节点对于这一层，name_scope可写可不写
#     with tf.name_scope(name):#with让代码看起来更加优雅一些
#         # 取输入矩阵的维度作为层的输入连接个数
#         n_inputs = int(X.get_shape()[1])
#         stddev = 2 / np.sqrt(n_inputs)#求标准方差
#         # 这层里面的w可以看成是二维数组，每个神经元对于一组w参数
#         # truncated normal distribution（调整后的正态分布） 比 regular normal distribution（正态分布）的值小
#         # 不会出现任何大的权重值，确保慢慢的稳健的训练
#         # 使用这种标准方差会让收敛快
#         # w参数需要随机，不能为0，否则输出为0，最后调整都是一个幅度没意义
#         init = tf.truncated_normal((n_inputs, n_neurons), stddev=stddev)#把初始参数随机出来，比较小，不会出现大的权重值
#         w = tf.Variable(init, name='weights')
#         b = tf.Variable(tf.zeros([n_neurons]), name='biases')#b可以全为0
#         # 向量表达的使用比一条一条加和要高效
#         z = tf.matmul(X, w) + b
#         if activation == "relu":
#             return tf.nn.relu(z)
#         else:
#             return z
#自己手写的实现逻辑
'''
with tf.name_scope("dnn"):
    hidden1 = neuron_layer(X, n_hidden1, "hidden1", activation="relu")
    hidden2 = neuron_layer(hidden1, n_hidden2, "hidden2", activation="relu")
    # 进入到softmax之前的结果
    logits = neuron_layer(hidden2, n_outputs, "outputs")
'''
#用Tensorflow封装的函数
with tf.name_scope("dnn"):
    # tensorflow使用这个函数帮助我们使用合适的初始化w和b的策略，默认使用ReLU激活函数
    hidden1 = fully_connected(X, n_hidden1, scope="hidden1")#构建第一层隐藏层 全连接
    hidden2 = fully_connected(hidden1, n_hidden2, scope="hidden2")#构建第二层隐藏层 全连接
    logits = fully_connected(hidden2, n_outputs, scope="outputs", activation_fn=None)#构建输出层 #注意输出层激活函数不需要

with tf.name_scope("loss"):
    # 定义交叉熵损失函数，并且求个样本平均
    # 函数等价于先使用softmax损失函数，再接着计算交叉熵，并且更有效率
    # 类似的softmax_cross_entropy_with_logits只会给one-hot编码，我们使用的会给0-9分类号
    xentropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits)#封装好了损失函数
    #把真实的Y值做onehot编码
    loss = tf.reduce_mean(xentropy, name="loss")#求平均

learning_rate = 0.01

with tf.name_scope("train"):
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)#创建梯度下降的优化器
    training_op = optimizer.minimize(loss)#最小化损失

with tf.name_scope("eval"):#评估
    # 获取logits里面最大的那1位和y比较类别好是否相同，返回True或者False一组值
    correct = tf.nn.in_top_k(logits, y, 1)#logits返回是类别号 y也是类别号
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct, tf.float32))#转成1.0 0.0

init = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver()

# 计算图阶段
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data_bak/")
n_epochs = 400 #运行400次
batch_size = 50 #每一批次运行50个

with tf.Session() as sess:
    init.run()
    for epoch in range(n_epochs):
        for iterationo in range(mnist.train.num_examples//batch_size):#总共多少条/批次大小
            X_batch, y_batch = mnist.train.next_batch(batch_size)#每次传取一小批次数据
            sess.run(training_op, feed_dict={X: X_batch, y: y_batch})#传递参数
        acc_train = accuracy.eval(feed_dict={X: X_batch, y: y_batch})#每运行一次 看训练集准确率
        acc_test = accuracy.eval(feed_dict={X: mnist.test.images,#每运行一次 看测试集准确率
                                            y: mnist.test.labels})
        print(epoch, "Train accuracy:", acc_train, "Test accuracy:", acc_test)

    save_path = saver.save(sess, "./my_dnn_model_final.ckpt")

# 使用模型预测
with tf.Session as sess:
    saver.restore(sess, "./my_dnn_model_final.ckpt")
    X_new_scaled = [...]
    Z = logits.eval(feed_dict={X: X_new_scaled})
    y_pred = np.argmax(Z, axis=1)  # 查看最大的类别是哪个

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/LHWorldBlog/p/8660315.html