作者热门文章
- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
最近我正在使用 Tensorflow。我正在探索如何在 Tensorflow 中实现多层感知器。
我在网上学习了很多教程。他们中的大多数使用一两个隐藏层。一个简单的例子取自 here
def forwardprop(X, w_1, w_2):
"""
Forward-propagation.
IMPORTANT: yhat is not softmax since TensorFlow's
softmax_cross_entropy_with_logits() does that internally.
"""
h = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(X, w_1)) # The \sigma function
yhat = tf.matmul(h, w_2) # The \varphi function
return yhat
X = tf.placeholder("float", shape=[None, x_size])
y = tf.placeholder("float", shape=[None, y_size])
# Weight initializations
w_1 = init_weights((x_size, h_size))
w_2 = init_weights((h_size, y_size))
# Forward propagation
out = forwardprop(X, w_1, w_2)
emb_vec = tf.Variable(tf.random_normal([vocabulary_size, EMBEDDING_DIM]), name="emb_vec")
tot_layer = len(h_archi)
op = np.zeros(tot_layer+1)
hid_rep = np.zeros(tot_layer+1)
bias = np.zeros(tot_layer+1)
op[0] = tf.matmul(x, emb_vec)
for idx,tot_neu in enumerate(h_archi):
assert( tot_neu > 0 )
layer_no = idx+1
r,c = op[layer_no-1].get_shape()
hid_rep[layer_no] = tf.Variable(tf.random_normal([c,tot_neu]),name="hid_{0}_{1}".format(layer_no-1,layer_no))
bias[layer_no] = tf.Variable(tf.random_normal([tot_neu]), name="bias_{0}".format(layer_no))
op[layer_no] = tf.add(tf.matmul(op[layer_no-1],hid_rep[layer_no]),bias[layer_no])
r,c = op[tot_layer].get_shape()
last_layer = tf.Variable(tf.random_normal([c,output_size]),name="hid_{0}_{1}".format(tot_layer,"last_layer"))
bias_last = tf.Variable(tf.random_normal([output_size]), name="bias_last")
output = tf.add(tf.matmul(op[tot_layer],last_layer))
prediction = tf.nn.softmax(output)
最佳答案
你可以做这样的事情而不是你的循环:
last_layer=x
for idx,tot_neu in enumerate(h_archi):
assert( tot_neu > 0 )
layer_no = idx+1
r,c = last_layer.get_shape()
weights_ = tf.Variable(tf.random_normal([c,tot_neu]),name="hid_{0}_{1}".format(layer_no-1,layer_no))
bias_ = tf.Variable(tf.random_normal([tot_neu]), name="bias_{0}".format(layer_no))
last_layer = tf.add(tf.matmul(last_layer,weights_),bias_)
r,c = last_layer.get_shape()
关于tensorflow - 如何在 MLP 中创建可变层数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46828790/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!