tensorflow实现多层感知机进行手写字识别

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1.数据准备

from __future__ import print_function from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf   mnist=input_data.read_data_sets("/data/machine_learning/mnist/",one_hot=True) #读取mnist数据集,如果目录下有该数据则读取，否则下载，使用one-hot编码

2.参数设置

#参数设置 learning_rate=0.001 #学习率 training_epochs=15 #数据集遍历次数 batch_size=100 #批处理大小 display_step=1 #   #网络参数 n_hidden_1=256 #第一个隐藏层输出神经元数量 n_hidden_2=256 #第二个隐藏层输出神经元数量 n_input=784 #输入的特征数量,mnist数据中图片大小为28*28 n_classes=10 #标签类别数量

3.模型构建

#数据占位符 X=tf.placeholder("float",[None,n_input]) Y=tf.placeholder("float",[None,n_classes])   #隐藏层和输出层权重参数设置 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]))         }   #隐藏层和输出层偏置 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])) }   #模型构建，两个隐藏层 def multilayer_perceptron(x):     layer_1=tf.add(tf.matmul(x,weights['h1']),biases['b1'])     layer_2=tf.add(tf.matmul(layer_1,weights['h2']),biases['b2']),     out_layer=tf.add(tf.matmul(layer_1,weights['out']),biases['out'])     return out_layer

4.模型训练和验证

logits=multilayer_perceptron(X)   #使用交叉熵损失 loss_op=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits,labels=Y))   #定义优化器 optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate) train_op=optimizer.minimize(loss_op)#使用优化器最小化损失   init=tf.global_variables_initializer()#变量初始化器   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)                 for i in range(total_batch):             batch_x,batch_y=mnist.train.next_batch(batch_size)             _,c=sess.run([train_op,loss_op],feed_dict={X:batch_x,Y:batch_y})                         avg_cost+=c/total_batch #计算平均损失                     if epoch%display_step==0:             print("Epoch:","%04d"%(epoch+1),"cost={:.9f}".format(avg_cost))     print("优化完成！")         pred=tf.nn.softmax(logits=logits)         correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(pred,1),tf.argmax(Y,1))     accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"float"))         print("Accuracy:",accuracy.eval({X:mnist.test.images,Y:mnist.test.labels})) #使用测试集来验证模型精度

输出：