windowsでTensorFlow その16

概要

windowsでTensorFlowやってみた。
sin(x) を返すニューラルネットワークを作ってみた。

プログラムの手順

学習データの用意

data_x = np.linspace(-3, 3, 20)
data_y = np.sin(data_x) / 2.0 + 0.5

モデルの作成

入力、出力にplaceholder

x_in = tf.placeholder("float", [None, 1])
y_out = tf.placeholder("float", [None, 1])

重みとバイアス用にVariable

W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 20]))
W2 = tf.Variable(tf.random_uniform([20, 1]))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([20]))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([1]))

活性化関数を使う

y1 = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(x_in, W1) + b1)
y2 = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(y1, W2) + b2)

ロス値を定義

loss = tf.nn.l2_loss(y2 - y_out)

最適化の方法定義

train = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss)

セッションを定義して学習する。

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    for i in range(100000):
        choice = np.random.randint(0, 20, 4)
        batch_x = data_x[choice].reshape(4, 1)
        batch_y = data_y[choice].reshape(4, 1)
        sess.run(train, feed_dict = {
            x_in: batch_x,
            y_out: batch_y
        })

テストデータで取り出す。

    test_x = np.linspace(-3, 3, 20)
    test_y = sess.run(y2, feed_dict = {
        x_in: test_x.reshape(20, 1)
    })

写真