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例子3 添加层 def add_layer()

作者: 赵孔亚 编辑: 莫烦 2016-11-3

学习资料:

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weightsbiases和激励函数。

首先,我们需要导入tensorflow模块。

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

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

接下来,我们开始定义weightsbiases

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。

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

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。

Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases

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。

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。

return outputs

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