注意：此代码全部为TensorFlow1版本。
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代码语言：javascript复制from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
# 导入TensorFlow和tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# 导入辅助库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print(tf.__version__)Helloworld程序
代码语言：javascript复制# tf的helloworld程序
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, world!') # 定义一个常量
sess = tf.Session() # 创建一个session
print(sess.run(hello)) # 计算
sess.close()张量相加
代码语言：javascript复制# 常量加法运算示例
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 调整警告级别
a = tf.constant(5.0) # 定义常量a
b = tf.constant(1.0) # 定义常量a
c = tf.add(a, b)
print("c:", c)
graph = tf.get_default_graph() # 获取缺省图
print(graph)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(c)) # 执行计算查看图对象
代码语言：javascript复制# 常量加法运算示例
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 调整警告级别
a = tf.constant(5.0) # 定义常量a
b = tf.constant(1.0) # 定义常量a
c = tf.add(a, b)
print("c:", c)
graph = tf.get_default_graph() # 获取缺省图
print(graph)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(c)) # 执行计算
print(a.graph) # 通过tensor获取graph对象
print(c.graph) # 通过op获取graph对象
print(sess.graph) # 通过session获取graph对象指定执行某个图
代码语言：javascript复制# 创建多个图，指定图运行
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 调整警告级别
a = tf.constant(5.0) # 定义常量a
b = tf.constant(1.0) # 定义常量b
c = tf.add(a, b)
graph = tf.get_default_graph() # 获取缺省图
print(graph)
graph2 = tf.Graph()
print(graph2)
with graph2.as_default(): # 在指定图上创建op
d = tf.constant(11.0)
with tf.Session(graph=graph2) as sess:
print(sess.run(d)) # 执行计算
# print(sess.run(c)) # 报错查看张量属性
代码语言：javascript复制# 创建多个图，指定图运行
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 调整警告级别
# a = tf.constant(5.0) # 定义常量a
# a = tf.constant([1,2,3])
a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(a)) # 执行计算
print("name:", a.name)
print("dtype:", a.dtype)
print("shape:", a.shape)
print("op:", a.op)
print("graph:", a.graph)生成张量
代码语言：javascript复制# 创建张量操作
import tensorflow as tf
# 生成值全为0的张量
tensor_zeros = tf.zeros(shape=[2, 3], dtype="float32")
# 生成值全为1的张量
tensor_ones = tf.ones(shape=[2, 3], dtype="float32")
# 创建正态分布张量
tensor_nd = tf.random_normal(shape=[10],
mean=1.7,
stddev=0.2,
dtype="float32")
# 生成和输入张量形状一样的张量，值全为1
tensor_zeros_like = tf.zeros_like(tensor_ones)
with tf.Session() as sess:
print(tensor_zeros.eval()) # eval表示在session中计算该张量
print(tensor_ones.eval())
print(tensor_nd.eval())
print(tensor_zeros_like.eval())张量类型转换
代码语言：javascript复制# 张量类型转换
import tensorflow as tf
tensor_ones = tf.ones(shape=[2, 3], dtype="int32")
tensor_float = tf.constant([1.1, 2.2, 3.3])
with tf.Session() as sess:
print(tf.cast(tensor_ones, tf.float32).eval())
# print(tf.cast(tensor_float, tf.string).eval()) #不支持浮点数到字符串直接转换占位符使用
代码语言：javascript复制# 占位符示例
import tensorflow as tf
# 不确定数据，先使用占位符占个位置
plhd = tf.placeholder(tf.float32, [2, 3]) # 2行3列的tensor
plhd2 = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3]) # N行3列的tensor
with tf.Session() as sess:
d = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]
print(sess.run(plhd, feed_dict={plhd: d}))
print("shape:", plhd.shape)
print("name:", plhd.name)
print("graph:", plhd.graph)
print("op:", plhd.op)
print(sess.run(plhd2, feed_dict={plhd2: d}))改变张量形状
代码语言：javascript复制# 改变张量形状示例(重点)
import tensorflow as tf
pld = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3])
print(pld)
pld.set_shape([4, 3])
print(pld)
# pld.set_shape([3, 3]) #报错，静态形状一旦固定就不能再设置静态形状
# 动态形状可以创建一个新的张量，改变时候一定要注意元素的数量要匹配
new_pld = tf.reshape(pld, [3, 4])
print(new_pld)
# new_pld = tf.reshape(pld, [2, 4]) # 报错，元素的数量不匹配
with tf.Session() as sess:
pass数学计算
代码语言：javascript复制# 数学计算示例
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], dtype=tf.float32)
y = tf.constant([[4, 3], [3, 2]], dtype=tf.float32)
x_add_y = tf.add(x, y) # 张量相加
x_mul_y = tf.matmul(x, y) # 张量相乘
log_x = tf.log(x) # log(x)
# reduce_sum: 此函数计算一个张量的各个维度上元素的总和
x_sum_1 = tf.reduce_sum(x, axis=[1]) #0-列方向 1-行方向
# segment_sum: 沿张量的片段计算总和
# 函数返回的是一个Tensor,它与data有相同的类型,与data具有相同的形状
# 但大小为 k(段的数目)的维度0除外
data = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], dtype=tf.float32)
segment_ids = tf.constant([0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2], dtype=tf.int32)
x_seg_sum = tf.segment_sum(data, segment_ids) # [6, 9, 40]
with tf.Session() as sess:
print(x_add_y.eval())
print(x_mul_y.eval())
print(log_x.eval())
print(x_sum_1.eval())
print(x_seg_sum.eval())变量使用示例
代码语言：javascript复制# 变量OP示例
import tensorflow as tf
# 创建普通张量
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
# 创建变量
var = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], mean=0.0, stddev=1.0),
name="variable")
# 变量必须显式初始化, 这里定义的是初始化操作，并没有运行
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
print(sess.run([a, var]))可视化
第一步：编写代码
代码语言：javascript复制# 变量OP示例
import tensorflow as tf
''' 变量OP
1. 变量OP能够持久化保存，普通张量则不可
2. 当定义一个变量OP时，在会话中进行初始化
3. name参数：在tensorboard使用的时候显示名字，可以让相同的OP进行区分
'''
# 创建普通张量
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
# 创建变量
var = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], mean=0.0, stddev=1.0),
name="variable")
b = tf.constant(3.0, name="a")
c = tf.constant(4.0, name="b")
d = tf.add(b, c, name="add")
# 变量必须显式初始化, 这里定义的是初始化操作，并没有运行
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
# 将程序图结构写入事件文件
fw = tf.summary.FileWriter("../summary/", graph=sess.graph)
print(sess.run([a, var]))第二步：启动tensorborad
代码语言：javascript复制tensorboard --logdir="PycharmProjects/tensorflow_study/summary/"第三步：访问tensorborad主页
代码语言：javascript复制http://127.0.0.1:6006实现线性回归
代码语言：javascript复制# 线性回归示例
import tensorflow as tf
# 第一步：创建数据
x = tf.random_normal([100, 1], mean=1.75, stddev=0.5, name="x_data")
y_true = tf.matmul(x, [[2.0]]) 5.0 # 矩阵相乘必须是二维的
# 第二步：建立线性回归模型
# 建立模型时，随机建立权重、偏置 y = wx b
# 权重需要不断更新，所以必须是变量类型. trainable指定该变量是否能随梯度下降一起变化
weight = tf.Variable(tf.random_normal([1, 1], name="w"),
trainable=True) # 训练过程中值是否允许变化
bias = tf.Variable(0.0, name="b", trainable=True) # 偏置
y_predict = tf.matmul(x, weight) bias # 计算 wx b
# # 第三步：求损失函数，误差(均方差)
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_predict))
# # 第四步：使用梯度下降法优化损失
# 学习率是比价敏感的参数，过小会导致收敛慢，过大可能导致梯度爆炸
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
### 收集损失值
tf.summary.scalar("losses", loss)
merged = tf.summary.merge_all() #将所有的摘要信息保存到磁盘
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess: # 通过Session运行op
sess.run(init_op)
# 打印初始权重、偏移值
print("weight:", weight.eval(), " bias:", bias.eval())
### 指定事件文件
fw = tf.summary.FileWriter("../summary/", graph=sess.graph)
for i in range(500): # 循环执行训练
sess.run(train_op) # 执行训练
summary = sess.run(merged) ### 运行合并摘要op
fw.add_summary(summary, i) ### 写入文件
print(i, ":", i, "weight:", weight.eval(), " bias:", bias.eval())模型保存与加载
代码语言：javascript复制# 模型保存示例
import tensorflow as tf
import os
# 第一步：创建数据
x = tf.random_normal([100, 1], mean=1.75, stddev=0.5, name="x_data")
y_true = tf.matmul(x, [[2.0]]) 5.0 # 矩阵相乘必须是二维的
# 第二步：建立线性回归模型
# 建立模型时，随机建立权重、偏置 y = wx b
# 权重需要不断更新，所以必须是变量类型. trainable指定该变量是否能随梯度下降一起变化
weight = tf.Variable(tf.random_normal([1, 1], name="w"),
trainable=True) # 训练过程中值是否允许变化
bias = tf.Variable(0.0, name="b", trainable=True) # 偏置
y_predict = tf.matmul(x, weight) bias # 计算 wx b
# # 第三步：求损失函数，误差(均方差)
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_predict))
# # 第四步：使用梯度下降法优化损失
# 学习率是比价敏感的参数，过小会导致收敛慢，过大可能导致梯度爆炸
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
# 收集损失值
tf.summary.scalar("losses", loss)
merged = tf.summary.merge_all() #将所有的摘要信息保存到磁盘
init_op = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver() #实例化Saver
with tf.Session() as sess: # 通过Session运行op
sess.run(init_op)
print("weight:", weight.eval(), " bias:", bias.eval()) # 打印初始权重、偏移值
fw = tf.summary.FileWriter("../summary/", graph=sess.graph) # 指定事件文件
# 训练之前，加载之前训练的模型，覆盖之前的参数
if os.path.exists("../model/linear_model/checkpoint"):
saver.restore(sess, "../model/linear_model/")
for i in range(500): # 循环执行训练
sess.run(train_op) # 执行训练
summary = sess.run(merged) # 运行合并后的tensor
fw.add_summary(summary, i)
print(i, ":", i, "weight:", weight.eval(), " bias:", bias.eval())
saver.save(sess, "../model/linear_model/")CSV样本读取
代码语言：javascript复制# csv文件读取示例
import tensorflow as tf
import os
def csv_read(filelist):
# 构建文件队列
file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist)
# 构建csv reader，读取队列内容（一行）
reader = tf.TextLineReader()
k, v = reader.read(file_queue)
# 对每行内容进行解码
## record_defaults：指定每一个样本每一列的类型，指定默认值
records = [["None"], ["None"]]
example, label = tf.decode_csv(v, record_defaults=records) # 每行两个值
# 批处理
# batch_size: 跟队列大小无关，只决定本批次取多少数据
example_bat, label_bat = tf.train.batch([example, label],
batch_size=9,
num_threads=1,
capacity=9)
return example_bat, label_bat
if __name__ == "__main__":
# 找到文件，构造一个列表
dir_name = "./test_data/"
file_names = os.listdir(dir_name)
file_list = []
for f in file_names:
file_list.append(os.path.join(dir_name, f)) # 拼接目录和文件名
example, label = csv_read(file_list)
# 开启session运行结果
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator() # 定义线程协调器
# 开启读取文件线程
# 调用 tf.train.start_queue_runners 之后，才会真正把tensor推入内存序列中
# 供计算单元调用，否则会由于内存序列为空，数据流图会处于一直等待状态
# 返回一组线程
threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord=coord)
print(sess.run([example, label])) # 打印读取的内容
# 回收线程
coord.request_stop()
coord.join(threads)图像样本读取
代码语言：javascript复制# 图片文件读取示例
import tensorflow as tf
import os
def img_read(filelist):
# 构建文件队列
file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist)
# 构建reader读取文件内容，默认读取一张图片
reader = tf.WholeFileReader()
k, v = reader.read(file_queue)
# 对图片数据进行解码
img = tf.image.decode_jpeg(v)
# 批处理, 图片需要处理成统一大小
img_resized = tf.image.resize(img, [200, 200]) # 200*200
img_resized.set_shape([200, 200, 3]) # 固定样本形状，批处理时对数据形状有要求
img_bat = tf.train.batch([img_resized],
batch_size=10,
num_threads=1)
return img_bat
if __name__ == "__main__":
# 找到文件，构造一个列表
dir_name = "../data/test_img/"
file_names = os.listdir(dir_name)
file_list = []
for f in file_names:
file_list.append(os.path.join(dir_name, f)) # 拼接目录和文件名
imgs = img_read(file_list)
# 开启session运行结果
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator() # 定义线程协调器
# 开启读取文件线程
# 调用 tf.train.start_queue_runners 之后，才会真正把tensor推入内存序列中
# 供计算单元调用，否则会由于内存序列为空，数据流图会处于一直等待状态
# 返回一组线程
threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord=coord)
# print(sess.run([imgs])) # 打印读取的内容
imgs = imgs.eval()
# 回收线程
coord.request_stop()
coord.join(threads)
## 显示图片
print(imgs.shape)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure("Img Show", facecolor="lightgray")
for i in range(10):
plt.subplot(2, 5, i 1)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.imshow(imgs[i].astype("int32"))
plt.tight_layout()
plt.show()实现手写体识别
代码语言：javascript复制# 手写体识别
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import pylab
# 读入数据集(如果没有则在线下载)，并转换成独热编码
# 如果不能下载，则到http://yann.lecun.com/exdb/mnist/进行手工下载，下载后拷贝到当前MNIST_data目录下
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # 占位符，输入
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 占位符，输出
W = tf.Variable(tf.random_normal([784, 10])) # 权重
b = tf.Variable(tf.zeros([10])) # 偏置值
# 构建模型
pred_y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) b) # softmax分类
print("pred_y.shape:", pred_y.shape)
# 损失函数
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y * tf.log(pred_y),
reduction_indices=1) # 求交叉熵
cost = tf.reduce_mean(cross_entropy) # 求损失函数平均值
# 参数设置
lr = 0.01
# 梯度下降优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(lr).minimize(cost)
training_epochs = 200
batch_size = 100
saver = tf.train.Saver()
model_path = "../model/mnist/mnist_model.ckpt" # 模型路径
# 启动session
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 循环开始训练
for epoch in range(training_epochs):
avg_cost = 0.0
total_batch = int(mnist.train.num_examples / batch_size) # 计算总批次
# 遍历全数据集
for i in range(total_batch):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size) # 读取一个批次样本
params = {x: batch_xs, y: batch_ys} # 训练参数
o, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict=params) # 执行训练
avg_cost = (c / total_batch) # 求平均损失值
print("epoch: %d, cost=%.9f" % (epoch 1, avg_cost))
print("Finished!")
# 模型评估
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred_y, 1), tf.argmax(y, 1))
# 计算准确率
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
print("accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images,
y: mnist.test.labels}))
# 将模型保存到文件
save_path = saver.save(sess, model_path)
print("Model saved:", save_path)
# 测试模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.restore(sess, model_path) # 加载模型
batch_xs, batch_ys = mnist.test.next_batch(2) # 读取2个测试样本
output = tf.argmax(pred_y, 1) # 预测结果值
output_val, predv = sess.run([output, pred_y], # 操作
feed_dict={x: batch_xs}) # 参数
print("预测结论:n", output_val, "n")
print("实际结果:n", batch_ys, "n")
print("预测概率:n", predv, "n")
# 显示图片
im = batch_xs[0] # 第1个测试样本数据
im = im.reshape(28, 28)
pylab.imshow(im)
pylab.show()
im = batch_xs[1] # 第2个测试样本数据
im = im.reshape(28, 28)
pylab.imshow(im)
pylab.show()利用CNN实现服饰识别
代码语言：javascript复制# 在fashion_mnist数据集实现服饰识别
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets
class FashionMnist():
out_featrues1 = 12 # 第一个组卷积池化层输出特征数量(等于第一个卷积层卷积核数量)
out_featrues2 = 24 # 第二个组卷积池化层输出特征数量(等于第二个卷积层卷积核数量)
con_neurons = 512 # 全连接层神经元数量
def __init__(self, path):
"""
构造方法
:param path:指定数据集路径
:return:
"""
self.sess = tf.Session() # 会话
self.data = read_data_sets(path, one_hot=True) # 读取样本文件对象
def init_weight_variable(self, shape):
"""
初始化权重方法
:param shape:指定初始化张量的形状
:return:经过初始化后的张量
"""
inital = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) # 截尾正态分布
return tf.Variable(inital)
def init_bias_variable(self, shape):
"""
初始化偏置
:param shape:指定初始化张量的形状
:return:经过初始化后的张量
"""
inital = tf.constant(1.0, shape=shape)
return tf.Variable(inital)
def conv2d(self, x, w):
"""
二维卷积方法
:param x:原始数据
:param w:卷积核
:return:返回卷积后的结果
"""
# input : 输入数据[batch, in_height, in_width, in_channels]
# filter : 卷积窗口[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
# strides: 卷积核每次移动步数，对应着输入的维度方向
# padding='SAME' ： 输入和输出的张量形状相同
return tf.nn.conv2d(x, # 原始数据
w, # 卷积核
strides=[1, 1, 1, 1], # 各个维度上的步长值
padding="SAME") # 输入和输出矩阵大小相同
def max_pool_2x2(self, x):
"""
池化函数
:param x:原始数据
:return:池化后的数据
"""
return tf.nn.max_pool(x,# 原始数据
ksize=[1, 2, 2, 1], # 池化区域大小
strides=[1, 2, 2, 1], # 各个维度上的步长值
padding="SAME")
def create_conv_pool_layer(self, input, input_features, out_features):
"""
卷积、激活、池化层
:param input:原始数据
:param input_features:输入特征数量
:param out_features:输出特征数量
:return:卷积、激活、池化层后的数据
"""
filter = self.init_weight_variable([5, 5, input_features, out_features])#卷积核
b_conv = self.init_bias_variable([out_features]) # 偏置，数量和卷积输出大小一致
h_conv = tf.nn.relu(self.conv2d(input, filter) b_conv)#卷积，结果做relu激活
h_pool = self.max_pool_2x2(h_conv) #对激活操作输出做max池化
return h_pool
def create_fc_layer(self, h_pool_flat, input_featrues, con_neurons):
"""
创建全连接层
:param h_pool_flat:输入数据，经过拉伸后的一维张量
:param input_featrues:输入特征大小
:param con_neurons:神经元数量
:return:全连接
"""
w_fc = self.init_weight_variable([input_featrues, con_neurons])#输出数量等于神经元数量
b_fc = self.init_bias_variable([con_neurons]) #偏置数量等于输出数量
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool_flat, w_fc) b_fc) #计算wx b并且做relu激活
return h_fc1
def build(self):
"""
组建CNN
:return:
"""
# 输入数据，N个28*28经过拉伸后的张量
self.x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
x_image = tf.reshape(self.x, [-1, 28, 28, 1]) # 28*28单通道
self.y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10]) # 标签，对应10个类别
# 第一组卷积池化层
h_pool1 = self.create_conv_pool_layer(x_image, 1, self.out_featrues1)
# 第二组卷积池化层
h_pool2 = self.create_conv_pool_layer(h_pool1, # 上一层输出作为输入
self.out_featrues1, # 上一层输出特征数量作为输入特征数量
self.out_featrues2)# 第二层输出特征数量
# 全连接层
h_pool2_flat_features = 7 * 7 * self.out_featrues2 # 计算特征点数量
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, h_pool2_flat_features])#拉升成一维张量
h_fc = self.create_fc_layer(h_pool2_flat, # 输入
h_pool2_flat_features, # 输入特征数量
self.con_neurons) # 输出特征数量
# dropout层（通过随机丢弃一部分神经元的更新，防止过拟合）
self.keep_prob = tf.placeholder("float") # 丢弃率
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc, self.keep_prob)
# 输出层
w_fc = self.init_weight_variable([self.con_neurons, 10])#512行10列，产生10个输出
b_fc = self.init_bias_variable([10]) # 10个偏置
y_conv = tf.matmul(h_fc1_drop, w_fc) b_fc # 计算wx b, 预测结果
# 评价
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1),#取出预测概率中最大的值的索引
tf.argmax(self.y_, 1))#取出真实概率中最大的值的索引
# 将上一步得到的bool类型数组转换为浮点型，并求准确率
self.accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 损失函数
loss_func = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=self.y_,#真实值
logits=y_conv)#预测值
cross_entropy = tf.reduce_mean(loss_func)
# 优化器
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.001)
self.train_step = optimizer.minimize(cross_entropy)
def train(self):
self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) #初始化
merged = tf.summary.merge_all() #摘要合并
batch_size = 100
print("beging training...")
for i in range(10): # 迭代训练
total_batch = int(self.data.train.num_examples / batch_size)#计算批次数量
for j in range(total_batch):
batch = self.data.train.next_batch(batch_size)#获取一个批次样本
params = {self.x: batch[0], self.y_:batch[1],#输入、标签
self.keep_prob: 0.5} #丢弃率
t, acc = self.sess.run([self.train_step, self.accuracy],# op
params) # 喂入参数
if j % 100 == 0:
print("epoch: %d, pass: %d, acc: %f" % (i, j, acc))
# 评价
def eval(self, x, y, keep_prob):
params = {self.x: x, self.y_: y, self.keep_prob: keep_prob}
test_acc = self.sess.run(self.accuracy, params)
print('Test accuracy %f' % test_acc)
return test_acc
# 关闭会话
def close(self):
self.sess.close()
if __name__ == "__main__":
mnist = FashionMnist('FASHION_MNIST_data/')
mnist.build()
mnist.train()
print('n----- Test -----')
xs, ys = mnist.data.test.next_batch(100)
mnist.eval(xs, ys, 1.0)
mnist.close()
