什么是TensorFlow?
TensorFlow是由Google开发的python外部结构包。简单来说,就是一款工具。可以依靠TensorFlow快速入门神经网络。
TensorFlow的安装
TensorFlow支持windows之后,安装了Python的用户可以用指令:
pip intall tensorflow
这个命令安装的是CPU版本的,GPU版本的用以下命令:
pip install tensorflow -gpu
TensorFlow处理结构
TensorFlow的中文意思就是向量在流动,上面就是它简单的基本结构。由输入层传入数据,经过隐藏层不断的处理和提高准确度。然后输出一个准确度高的模型。
下面是以TensorFlow来使参数不断调优并且输出结果的例子。
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 输入层Input
# 随机生成100个浮点数
x_data = np.random.random(100).astype(np.float32)
# 0.1 weights 0.3 biases 要接近的值
y_data = x_data*0.1+0.3
# 结构开始
Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))
# 隐藏层
y = Weights*x_data+biases
# 损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))
# 调优
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)
# 初始化
init =tf.initializers
sess = tf.Session()
sess.run(init)
# 输出层
for step in range(201):
sess.run(train)
if step%0 ==0:
print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))
代码比较简单,注释都比较清楚了。就不再细说了。