使用TensorFlow实现MLP（多层感知机）

功能点

TensorFlow实现MLP（多层感知机）

运行环境

Python 2.7
Jupyter Notebook 4.3.0

代码预览

[mw_shl_code=python,true]import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# one_hot=True 目的是将 label 进行 one-hot 编码
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
sess = tf.Session()

in_units = 784
h1_units = 300

W1 =  tf.Variable(tf.truncated_normal([in_units, h1_units], stddev=0.1))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([h1_units]))

W2 = tf.Variable(tf.zeros([h1_units, 10]))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([10]))[/mw_shl_code]

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02. MLP（Multilayer Perceptron）.zip (2.76 KB, 下载次数: 3)

2018-3-26 21:06 上传

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