TF之CNN:CNN实现mnist数据集预测 96%采用placeholder用法+2层C及其max_pool法+隐藏层dropout法+输出层softmax法+目标函数cross_entropy法+
2023-09-14 09:04:51 时间
TF:TF下CNN实现mnist数据集预测 96%采用placeholder用法+2层C及其max_pool法+隐藏层dropout法+输出层softmax法+目标函数cross_entropy法+AdamOptimizer算法
目录
输出结果
后期更新……
代码设计
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# number 1 to 10 data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
def compute_accuracy(v_xs, v_ys):
global prediction
y_pre = sess.run(prediction, feed_dict={xs: v_xs, keep_prob: 1})
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pre,1), tf.argmax(v_ys,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
result = sess.run(accuracy, feed_dict={xs: v_xs, ys: v_ys, keep_prob: 1})
return result
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial)
def bias_variable(shape):
initial = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf.Variable(initial)
def conv2d(x, W):
return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
def max_pool_2x2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # 28x28
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
x_image = tf.reshape(xs, [-1, 28, 28, 1])
## conv1 layer;
W_conv1 = weight_variable([5,5, 1,32])
b_conv1 = bias_variable([32])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
W_conv2 = weight_variable([5,5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
W_fc1 = weight_variable([7*7*64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)
# the error between prediction and real data
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction),
reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
sess = tf.Session()
# important step
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(10):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: 0.5})
if i % 50 == 0:
print(compute_accuracy(
mnist.test.images, mnist.test.labels))
相关文章
- Response.ContentType 网页输出word excel 的格式
- python输出内容高亮
- 数字逆序输出 -- C++ 实现
- C语言中数据的输出格式有哪些?
- 【说站】python一行输出10个数
- 2022-09-28:以下go语言代码输出什么?A:1 1;B:1 2;C:2 2;D:不确定。 package main import ( “fmt“ ) f
- 全自动化处理每月缺卡数据,输出缺卡人员信息
- 2022-12-09:上升的温度。以下的数据输出2和4,2015-01-02 的温度比前一天高(10 -> 25),2015-0
- 2022-12-17:订单最多的客户。以下数据,结果输出3。请问sql语句如何写?```sqlDROP TABLE IF EXI
- Spring Batch输出文本数据 XML数据 JSON数据 数据库
- 【Groovy】Xml 反序列化 ( 使用 XmlParser 解析 Xml 文件 | 删除 Xml 文件中的节点 | 增加 Xml 文件中的节点 | 将修改后的 Xml 数据输出到文件中 )
- 【数字信号处理】线性时不变系统 LTI “ 输入 “ 与 “ 输出 “ 之间的关系 ( 线性卷积起点定理推导过程 )
- 【Android 屏幕适配】屏幕适配通用解决方案 ⑥ ( 约束布局 ConstraintLayout 百分比布局方案 | 将设计稿尺寸自动转为约束布局百分比标签属性 | 将输出结果设置到组件标签中 )
- PHP将PDO读取的数据转JSON格式输出
- eclipse中console的输出行数控制详解程序员
- 输入3个数a,b,c,按大小顺序输出详解编程语言
- 利用PHPMySQL实现数据输出(phpmysql输出)
- MySQL查询实现高效数据输出(mysql查询输出)
- 文件利用 Oracle 输出数据到txt文件(oracle生成txt)
- Oracle输出存储过程:实现快速可靠数据访问(oracle输出存储过程)
- 解决PHP输出MSSQL数据中文乱码问题(php输出MSSQL乱码)
- MSSQL中XML数据输出实现简易指南(mssql输出xml)
- MySQL实现两行值对比 可以用SELECT语句和JOIN语句完成数据比较并输出不同的字段值
- Asp.Net数据输出到EXCEL表格中
- sql时间格式化输出、Convert函数应用示例