Tensorflow学习笔记三---前向传播

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前向传播

• 目的:搭建模型,实现推理

一些重要的概念

• 参数
  
  上图中的w(权重)即为参数,一般随机赋给初值
• 计算
  对于这么一个神经元,y的值为
  $$y = x_1w_1+x_2w_2$$
  事实上用矩阵表达更方便也跟通常一点
  $$y = \begin{bmatrix}x_1&x_2\end{bmatrix} \times \begin{bmatrix}w_1\\w_2\end{bmatrix}$$

tensorflow中提供的一些重要函数

• 生成变量

w = tf.Varable(tf.random_normal([2,3],stddev = 2,mean=0,seed=1))
#              生成正态分布       2x3的矩阵 标准差等于2 均值为0  种子为1
# 与之类似的还有
tf.zeros([2,3],int32) #生成全为0的矩阵
tf.ones([2,3],int32)  #生成全为1的矩阵
tf.fill([2,3],6)      #生成为定值的矩阵
tf.constant([3,2])    #生成给定的常数矩阵

例子

生产一批零件以体积和重量为特征输入NN,通过NN后输出一个值

$$a_{11} = \begin{bmatrix}x_1&x_2\end{bmatrix} \times \begin{bmatrix}w_{1,1}^{(1)}\\w_{2,1}^{(1)}\end{bmatrix} \tag1$$
$$a_{12} = \begin{bmatrix}x_1&x_2\end{bmatrix} \times \begin{bmatrix}w_{1,2}^{(1)}\\w_{2,2}^{(1)}\end{bmatrix}\tag2$$
$$a_{13} = \begin{bmatrix}x_1&x_2\end{bmatrix}\times\begin{bmatrix}w_{1,3}^{(1)}\\w_{2,3}^{(1)}\end{bmatrix}\tag3$$
所以y为
$$y = \begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}\end{bmatrix}\times\begin{bmatrix}w_{11}^{(2)}\\w_{21}^{(2)}\\w_{31}^{(2)}\end{bmatrix}\tag4$$
用tensorflow表达

  1 #coding:utf-8
  2 import tensorflow as tf
  3
  4 #定义输入和参数
  5 #一行两列的输入代表重量和体积
  6 x = tf.constant([[0.7,0.5]])
  7 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))
  8 w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))
  9
 10 #定义向前传播过程
 11 a = tf.matmul(x,w1)
 12 y = tf.matmul(a,w2)
 13
 14 #用会话计算结果
 15
 16 with tf.Session() as sess:
 17     init_op = tf.global_variables_initializer()
 18     sess.run(init_op)
 19     print('y in tensorflow2.py is:\n',sess.run(y))