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这篇文章主要介绍了怎样定义TensorFlow输入节点，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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通过占位符定义：一般使用这种方式。
通过字典类型定义：一般用于输入比较多的情况。
直接定义：一般很少使用。
一 占位符定义
示例：
具体使用tf.placeholder函数，代码如下：
X = tf.placeholder("float")
Y = tf.placeholder("float")二 字典类型定义
1 实例
通过字典类型定义输入节点
2 关键代码
# 创建模型
# 占位符
inputdict = {
'x': tf.placeholder("float"),
'y': tf.placeholder("float")
}3 解释
通过字典定义的方式和第一种比较像，只不过是堆叠到一起。
4 全部代码
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plotdata = { "batchsize":[], "loss":[] }
def moving_average(a, w=10):
if len(a) < w:
return a[:]
return [val if idx < w else sum(a[(idx-w):idx])/w for idx, val in enumerate(a)]
#生成模拟数据
train_X = np.linspace(-1, 1, 100)
train_Y = 2 * train_X + np.random.randn(*train_X.shape) * 0.3 # y=2x，但是加入了噪声
#图形显示
plt.plot(train_X, train_Y, 'ro', label='Original data')
plt.legend()
plt.show()
# 创建模型
# 占位符
inputdict = {
'x': tf.placeholder("float"),
'y': tf.placeholder("float")
}
# 模型参数
W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name="weight")
b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name="bias")
# 前向结构
z = tf.multiply(inputdict['x'], W)+ b
#反向优化
cost =tf.reduce_mean( tf.square(inputdict['y'] - z))
learning_rate = 0.01
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost) #Gradient descent
# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()
#参数设置
training_epochs = 20
display_step = 2
# 启动session
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
# Fit all training data
for epoch in range(training_epochs):
for (x, y) in zip(train_X, train_Y):
sess.run(optimizer, feed_dict={inputdict['x']: x, inputdict['y']: y})
#显示训练中的详细信息
if epoch % display_step == 0:
loss = sess.run(cost, feed_dict={inputdict['x']: train_X, inputdict['y']:train_Y})
print ("Epoch:", epoch+1, "cost=", loss,"W=", sess.run(W), "b=", sess.run(b))
if not (loss == "NA" ):
plotdata["batchsize"].append(epoch)
plotdata["loss"].append(loss)
print (" Finished!")
print ("cost=", sess.run(cost, feed_dict={inputdict['x']: train_X, inputdict['y']: train_Y}), "W=", sess.run(W), "b=", sess.run(b))
#图形显示
plt.plot(train_X, train_Y, 'ro', label='Original data')
plt.plot(train_X, sess.run(W) * train_X + sess.run(b), label='Fitted line')
plt.legend()
plt.show()
plotdata["avgloss"] = moving_average(plotdata["loss"])
plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.plot(plotdata["batchsize"], plotdata["avgloss"], 'b--')
plt.xlabel('Minibatch number')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Minibatch run vs. Training loss')
plt.show()
print ("x=0.2，z=", sess.run(z, feed_dict={inputdict['x']: 0.2}))5 运行结果
三 直接定义
1 实例
直接定义输入结果
2 解释
直接定义：将定义好的Python变量直接放到OP节点中参与输入的运算，将模拟数据的变量直接放到模型中训练。
3 代码
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#生成模拟数据
train_X =np.float32( np.linspace(-1, 1, 100))
train_Y = 2 * train_X + np.random.randn(*train_X.shape) * 0.3 # y=2x，但是加入了噪声
#图形显示
plt.plot(train_X, train_Y, 'ro', label='Original data')
plt.legend()
plt.show()
# 创建模型
# 模型参数
W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name="weight")
b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name="bias")
# 前向结构
z = tf.multiply(W, train_X)+ b
#反向优化
cost =tf.reduce_mean( tf.square(train_Y - z))
learning_rate = 0.01
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost) #Gradient descent
# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()
#参数设置
training_epochs = 20
display_step = 2
# 启动session
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
# Fit all training data
for epoch in range(training_epochs):
for (x, y) in zip(train_X, train_Y):
sess.run(optimizer)
#显示训练中的详细信息
if epoch % display_step == 0:
loss = sess.run(cost)
print ("Epoch:", epoch+1, "cost=", loss,"W=", sess.run(W), "b=", sess.run(b))
print (" Finished!")
print ("cost=", sess.run(cost), "W=", sess.run(W), "b=", sess.run(b))4 运行结果
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“怎样定义TensorFlow输入节点”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
