经过前期的学习，这一节来学习稍微综合一点的，建造一个完整的神经网络，包括添加神经层, 计算误差, 训练步骤, 判断是否在学习。
添加层
构造添加一个神经层的函数。
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
导入数据
构建所需的数据。这里的 x_data 和 y_data 并不是严格的一元二次函数的关系，因为我们多加了一个 noise, 这样看起来会更像真实情况。
x_data = np.linspace(-1,1,300, dtype=np.float32)[:, np.newaxis]
noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape).astype(np.float32)
y_data = np.square(x_data) – 0.5 + noise
利用占位符定义我们所需的神经网络的输入。tf.placeholder() 就是代表占位符，这里的 None 代表无论输入有多少都可以，因为输入只有一个特征，所以这里是 1。
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
接下来，我们就可以开始定义神经层了。通常神经层都包括输入层、隐藏层和输出层。这里的输入层只有一个属性，所以我们就只有一个输入；隐藏层我们可以自己假设，这里我们假设隐藏层有 10 个神经元；输出层和输入层的结构是一样的，所以我们的输出层也是只有一层。所以，我们构建的是——输入层 1 个、隐藏层 10 个、输出层 1 个的神经网络。
搭建网络
下面，我们开始定义隐藏层, 利用之前的 add_layer() 函数，这里使用 Tensorflow 自带的激励函数 tf.nn.relu。
l1 = add_layer(xs, 1, 10, activation_function=tf.nn.relu)
接着，定义输出层。此时的输入就是隐藏层的输出——l1，输入有 10 层（隐藏层的输出层），输出有 1 层。
prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None)
计算预测值 prediction 和真实值的误差，对二者差的平方求和再取平均。
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys – prediction),
reduction_indices=[1]))
接下来，是很关键的一步，如何让机器学习提升它的准确率。tf.train.GradientDescentOptimizer() 中的值通常都小于 1，这里取的是 0.1，代表以 0.1 的效率来最小化误差 loss。
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
使用变量时，都要对它进行初始化，这是必不可少的。
# init = tf.initialize_all_variables() # tf 马上就要废弃这种写法
init = tf.global_variables_initializer() # 替换成这样就好
定义 Session，并用 Session 来执行 init 初始化步骤。（注意：在 tensorflow 中，只有 session.run() 才会执行我们定义的运算。）
sess = tf.Session()
sess.run(init)
训练
下面，让机器开始学习。
比如这里，我们让机器学习 1000 次。机器学习的内容是 train_step, 用 Session 来 run 每一次 training 的数据，逐步提升神经网络的预测准确性。(注意：当运算要用到 placeholder 时，就需要 feed_dict 这个字典来指定输入。)
for i in range(1000):
# training
sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})
每 50 步我们输出一下机器学习的误差。
if i % 50 == 0:
# to see the step improvement
print(sess.run(loss, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}))
完整代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 构造添加神经层函数
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
x_data = np.linspace(-1, 1, 300, dtype=np.float32)[:, np.newaxis]
noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape).astype(np.float32)
y_data = np.square(x_data) – 0.5 + noise
# 定义占位符
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
# 假设一个输入层，十个隐藏层，一个输出层
l1 = add_layer(xs, 1, 10, activation_function=tf.nn.relu)
# 定义输出层
prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None)
# 计算预测值 prediction 和真实值的误差，对二者差的平方求和再取平均
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys – prediction), reduction_indices=[1]))
# 梯度下降
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()
# Session
sess = tf.Session()
sess.run(init)
# 机器开始学习
for i in range(1000):
# training
if i % 50 == 0:
# to see the step improvement
print(sess.run(train_step, feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}))
注：本文转载自莫烦说 TensorFlow