在神经网络中添加神经层


import tensorflow as tf
def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):#加一个层,这里默认没有激活函数,即就是个线性函数
    Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))#这里W大写是为了让我们自己知道它是个矩阵,这里 的in_size指的是有in_size这么多行。。。。
    biases=tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1)#因为初始值不推荐为0,所以加上一,bias一般只有一列
    Wx_plus_b=tf.matmul(inputs,weights)+biases   #其实就是wx+b
    if activation_function is None:
        outputs=Wx_plus_b
    else:
        outputs=activation_function(Wx_plus_b)
    return outputs

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