TensorFlow北大公开课学习笔记-3.3反向传播

#coding:utf-8
#0导入模块，生成模拟数据集
import tensorflow as tf
import numpy as np
BATCH_SIZE=8
seed=23455

#给予seed产生随机数
rng=np.random.RandomState(seed)
#随机数返回32行2列的矩阵 表示32组 体积和重量 作为输入数据集
X=rng.rand(32,2)
#从X这个32行2列的矩阵中 取出一行，判断如果和小于1 给Y赋值1
#如果和不小于1 给Y赋值0
#作为输入数据集的标签（正确答案）
Y=[[int(x0+x1<1)] for (x0,x1) in X]
print ("X:\n",X)
print ("Y:\n",Y)

# 1定义神经网络的输入，参数和输出，定义前向传播过程
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2))
y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1))

w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))
w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))

a=tf.matmul(x,w1)
y=tf.matmul(a,w2)

# 2定义损失函数及反向传播方法
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_))  #军方误差
train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001).minimize(loss)
# train_step=tf.train.MomentumOptimizer(0.001,0.9).minimize(loss)
# train_step=tf.train.AdadeltaOptimizer(0.001).minimize(loss)

# 3生成会话，训练STEPS轮
with tf.Session() as sess:
    init_op=tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    #输出目前（未经训练）的参数取值
    print("w1:\n",sess.run(w1))
    print("w2:\n",sess.run(w2))
    print("\n")

    # 训练模型
    STEPS=3000
    for i in range(STEPS):
        start=(i*BATCH_SIZE)%32
        end=start+BATCH_SIZE
        sess.run(train_step,feed_dict={x:X[start:end],y_:Y[start:end]})
        if i%500==0:
            total_loss=sess.run(loss,feed_dict={x:X,y_:Y})
            print("After %d training step(s),loss on all data is %g" %(i,total_loss))

    #  输出训练后的参数取值。
    print("\n")
    print("w1:\n",sess.run(w1))
    print("w2:\n",sess.run(w2))