python&mnist笔记

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import argparse
import sys

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

import tensorflow as tf

FLAGS = None


def main(_):  # 主函数
    # 读取训练测试数据
    mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True)

    # 创建模型
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
    W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
    y = tf.matmul(x, W) + b
    y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

    # 损失函数
    cross_entropy = tf.reduce_mean(
        tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y)
    )
    # 训练方法
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

    # 开启会话
    # 初始化
    sess = tf.InteractiveSession()
    tf.global_variables_initializer().run()

    # 训练
    for _ in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

    # 测试
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images,
                                        y_: mnist.test.labels}))

# python文件入口
if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--data_dir', type=str, default='/tmp/tensorflow/mnist/input_data',
                        help='Directory for storing input data')
    FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args()
    tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)

1.python导入模块的方式

相对导入：在以当前路径为参照的相对路径下搜索要导入的模块，如：from . import xxx

绝对导入：在sys.path中搜索要导入的模块

在3.0以前的版本中导入新特性，使用from __future__ import xxx

2.argparse模块

argparse是python用于解析命令行参数和选项的标准模块，用于代替已经过时的optparse模块。argparse模块的作用是用于解析命令行参数，例如python parseTest.py input.txt output.txt --user=name --port=8080。

parser = argparse.ArgumentParser()  # 创建一个解析对象
parser.add_argument()  #向该对象中添加你要关注的命令行参数和选项，一次添加一个
parser.parse_args()  #解析

上述例子中

    print(FLAGS)
    print(unparsed)
    print(FLAGS.data_dir)
    print([sys.argv[0]])
    print([sys.argv[0]] + unparsed)

#输出如下
Namespace(data_dir='/tmp/tensorflow/mnist/input_data')
[]
/tmp/tensorflow/mnist/input_data
['C:/Users/Administrator/PycharmProjects/tensorflow/src/main.py']
['C:/Users/Administrator/PycharmProjects/tensorflow/src/main.py']