TensorFlow入门--构建神经网络
2023-09-14 09:14:57 时间
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前面一直卡在TypeError: List of Tensors when single Tensor expected
这个tf1的会话机制确实恶心 我明白了tf2的伟大
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# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
# 模拟一个 M-P 神经元
class neuron(object):
# 构造函数
# weight为本神经元的权重,类型为一维的tf.constant
# threshold 是这个神经元的阈值, 类型为零维的tf.constant
def __init__(self, weight, threshold):
# 请在此添加代码 完成本关任务
# ********** Begin *********#
self.weight = weight
self.threshold = threshold
# ********** End **********#
# 计算函数
# input_value 是输入值, 类型为一维的tf.constant
# 返回值是一个浮点数
def computes(self, input_value):
# 请在此添加代码 完成本关任务
# ********** Begin *********#
total = tf.reduce_sum(tf.multiply(self.weight, input_value)) - self.threshold
with tf.Session() as sess:
return sess.run(tf.nn.relu(total))
# ********** End **********#
# 模拟神经网络中的一层
class Dense(object):
# 构造函数
# weights 为本层中每个神经元的权重,元素类型为一维的tf.constant,weights的类型是python的列表
# thresholds 为本层中每个神经元的权重,元素类型为零维的tf.constant,thresholds的类型是python的列表
def __init__(self, weights, thresholds):
# 请在此添加代码 完成本关任务
# ********** Begin *********#
size = len(weights)
self.neurons = []
for i in range(size):
self.neurons.append(neuron(weights[i], thresholds[i]))
# ********** End **********#
# 计算函数
# input_value 是输入值, 类型为一维的tf.constant
# 返回值应为一个 1 维, 长度为n的Tensor, n是本层中神经元的数量
def computes(self, input_value):
# 请在此添加代码 完成本关任务
# ********** Begin *********#
L = []
size = len(self.neurons)
for i in range(size):
L.append(self.neurons[i].computes(input_value))
return tf.constant(L)
# ********** End **********#
# 模拟一个简单的神经网络
# input_value是这个神经网络的输入,类型为一维的tf.constant
# wegihtsOfMiddle 是这个神经网络中间层每个神经元的权重, 元素类型为一维的tf.constant,wegihtsOfMiddle的类型是python的列表
# thresholdsOfMiddle 是这个神经网络中间层每个神经元的阈值, 元素类型为零维的tf.constant,thresholdsOfMiddle的类型是python的列表
# wegihtsOfOut 是这个神经网络输出层每个神经元的权重, 元素类型为一维的tf.constant,wegihtsOfOut 的类型是python的列表
# thresholdsOfOut 是这个神经网络输出层每个神经元的阈值, 元素类型为零维的tf.constant,thresholdsOfOut 的类型是python的列表
# 返回值是一个一维浮点数组 (注意不是Tensor),数组的长度为输出层神经元的数量
def NetWork(input_value, wegihtsOfMiddle, thresholdsOfMiddle, weightsOfOut, thresholdsOfOut):
# 请在此添加代码 完成本关任务
# ********** Begin *********#
middle = Dense(wegihtsOfMiddle, thresholdsOfMiddle)
out = Dense(weightsOfOut, thresholdsOfOut)
return out.computes(middle.computes(input_value)).eval()
# ********** End **********#