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TensorFlow 教程 – MNIST机器学习入门完整代码

这个是TensorFlow官方教程中“MNIST机器学习入门”这部分的完整代码,并加入了部分注释。 

原教程中详细地讲解了一下如何使用TensorFlow做一个最简单的模型可以在MNIST数据集上进行训练和预测。完整教程在这里

# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
#导入input_data用于自动下载和安装MNIST数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets(“MNIST_data/”, one_hot=True)
#放置占位符,用于在计算时接收输入值x = tf.placeholder(“float”, [None, 784])
#创建两个变量,分别用来存放权重值W和偏置值b
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
#使用Tensorflow提供的回归模型softmax,y代表输出y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
#为了进行训练,需要把正确值一并传入网络
y_ = tf.placeholder(“float”, [None,10])
#计算交叉墒
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y))
#使用梯度下降算法以0.01的学习率最小化交叉墒
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
#初始化之前创建的变量的操作
init = tf.initialize_all_variables()
#启动初始化
sess = tf.Session()
sess.run(init)
#开始训练模型,循环1000次,每次都会随机抓取训练数据中的100条数据,然后作为参数替换之前的占位符来运行train_step
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
#评估模型,tf.argmax能给出某个tensor对象在某一维上数据最大值的索引。因为标签是由0,1组成了one-hot vector,返回的索引就是数值为1的位置
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
#计算正确预测项的比例,因为tf.equal返回的是布尔值,使用tf.cast可以把布尔值转换成浮点数,tf.reduce_mean是求平均值
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, “float”))
#在session中启动accuracy,输入是MNIST中的测试集
print sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})

最终结果值大概是91%



作者:Toormi


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