Tensorflow添加层def add_layer()

定义 add_layer()

在 Tensorflow 里定义一个添加层的函数可以很容易的添加神经层,为之后的添加省下不少时间.

神经层里常见的参数通常有weights、biases和激励函数。

首先，我们需要导入tensorflow模块。

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import tensorflow as tf

然后定义添加神经层的函数def add_layer(),它有四个参数：输入值、输入的大小、输出的大小和激励函数，我们设定默认的激励函数是None。

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def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):    

接下来，我们开始定义weights和biases。

因为在生成初始参数时，随机变量(normal distribution)会比全部为0要好很多，所以我们这里的weights为一个in_size行, out_size列的随机变量矩阵。

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Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))

在机器学习中，biases的推荐值不为0，所以我们这里是在0向量的基础上又加了0.1。

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biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size])   0.1)

下面，我们定义Wx_plus_b, 即神经网络未激活的值。其中，tf.matmul()是矩阵的乘法。

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Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights)   biases

当activation_function——激励函数为None时，输出就是当前的预测值——Wx_plus_b，不为None时，就把Wx_plus_b传到activation_function()函数中得到输出。

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if activation_function is None:
        outputs = Wx_plus_b
    else:
        outputs = activation_function(Wx_plus_b)

最后，返回输出，添加一个神经层的函数——def add_layer()就定义好了。

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return outputs

完整的代码实例如下：

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import tensorflow as tf


def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size])   0.1)
    Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights)   biases
    if activation_function is None:
        outputs = Wx_plus_b
    else:
        outputs = activation_function(Wx_plus_b)

    return outputs


if __name__ == '__main__':
    add_layer()

tensorflow

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