#?-*-?coding:?utf-8?-*-
“““
Created?on?Tue?May?23?16:28:24?2017
@author:?代碼醫(yī)生
@blog：http://blog.csdn.net/lijin6249
“““

import?tensorflow?as?tf
import?numpy?as?np
import?matplotlib.pyplot?as?plt

#?導(dǎo)入?MINST?數(shù)據(jù)集
from?tensorflow.examples.tutorials.mnist?import?input_data
mnist?=?input_data.read_data_sets（“/data/“?one_hot=True）

#?網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)
learning_rate?=?0.01
n_hidden_1?=?256?#?第一層256個(gè)節(jié)點(diǎn)
n_hidden_2?=?128?#?第二層128個(gè)節(jié)點(diǎn)
n_input?=?784?#?MNIST?data?輸入?（img?shape:?28*28）

#?占位符
x?=?tf.placeholder（“float“?[None?n_input]）#輸入
y?=?x?#輸出


#學(xué)習(xí)參數(shù)
weights?=?{
????‘encoder_h1‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[n_input?n_hidden_1]））
????‘encoder_h2‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[n_hidden_1?n_hidden_2]））
????‘decoder_h1‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[n_hidden_2?n_hidden_1]））
????‘decoder_h2‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[n_hidden_1?n_input]））
}
biases?=?{
????‘encoder_b1‘:?tf.Variable（tf.zeros（[n_hidden_1]））
????‘encoder_b2‘:?tf.Variable（tf.zeros（[n_hidden_2]））
????‘decoder_b1‘:?tf.Variable（tf.zeros（[n_hidden_1]））
????‘decoder_b2‘:?tf.Variable（tf.zeros（[n_input]））
}


#?編碼
def?encoder（x）:
????layer_1?=?tf.nn.sigmoid（tf.add（tf.matmul（x?weights[‘encoder_h1‘]）biases[‘encoder_b1‘]））
????layer_2?=?tf.nn.sigmoid（tf.add（tf.matmul（layer_1?weights[‘encoder_h2‘]）?biases[‘encoder_b2‘]））
????return?layer_2


#?解碼
def?decoder（x）:
????layer_1?=?tf.nn.sigmoid（tf.add（tf.matmul（x?weights[‘decoder_h1‘]）biases[‘decoder_b1‘]））
????layer_2?=?tf.nn.sigmoid（tf.add（tf.matmul（layer_1?weights[‘decoder_h2‘]）biases[‘decoder_b2‘]））
????return?layer_2

#輸出的節(jié)點(diǎn)
encoder_out?=?encoder（x）
pred?=?decoder（encoder_out）

#?使用平方差為cost
cost?=?tf.reduce_mean（tf.pow（y?-?pred?2））
optimizer?=?tf.train.RMSPropOptimizer（learning_rate）.minimize（cost）

#?訓(xùn)練參數(shù)
training_epochs?=?20??#一共迭代20次
batch_size?=?256?????#每次取256個(gè)樣本
display_step?=?5?????#迭代5次輸出一次信息

#?啟動(dòng)繪話
with?tf.Session（）?as?sess:
????sess.run（tf.global_variables_initializer（））
????
????
????total_batch?=?int（mnist.train.num_examples/batch_size）
????#?開始訓(xùn)練
????for?epoch?in?range（training_epochs）:#迭代
????????
????????for?i?in?range（total_batch）:
????????????batch_xs?batch_ys?=?mnist.train.next_batch（batch_size）#取數(shù)據(jù)
????????????_?c?=?sess.run（[optimizer?cost]?feed_dict={x:?batch_xs}）#?訓(xùn)練模型
????????if?epoch?%?display_step?==?0:#?現(xiàn)實(shí)日志信息
????????????print（“Epoch:“?‘%04d‘?%?（epoch+1）“cost=“?“{:.9f}“.format（c））

????print（“完成!“）
????
????#?測(cè)試
????correct_prediction?=?tf.equal（tf.argmax（pred?1）?tf.argmax（y?1））
????#?計(jì)算錯(cuò)誤率
????accuracy?=?tf.reduce_mean（tf.cast（correct_prediction?“float“））
????print?（“Accuracy:“?1-accuracy.eval（{x:?mnist.test.images?y:?mnist.test.images}））

???

????#?可視化結(jié)果
????show_num?=?10
????reconstruction?=?sess.run（
????????pred?feed_dict={x:?mnist.test.images[:show_num]}）

????f?a?=?plt.subplots（2?10?figsize=（10?2））
????for?i?in?range（show_num）:
????????a[0][i].imshow（np.reshape（mnist.test.images[i]?（28?

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????3325??2018-10-06?20:08??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\10-1__自編碼.py

?????文件???????4564??2018-10-06?20:08??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\10-2__自編碼進(jìn)階.py

?????文件???????5143??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\10-3__卷積網(wǎng)絡(luò)自編碼.py

?????文件???????4535??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\10-4__自編碼練習(xí)題.py

?????文件???????4304??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\10-5__去噪自編碼.py

?????文件???????9273??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\10-6__自編碼綜合.py

?????文件??????10065??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\10-7__分布自編碼綜合.py

?????文件???????4874??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\10-8__變分自編碼.py

?????文件???????5881??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\10-9__條件變分自編碼.py

?????文件????????870??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\11-1__tfrecodertest.py

?????文件???????1825??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\11-2__inception_resnet_v2使用.py

?????文件???????3531??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\11-3__vgg19圖片檢測(cè)使用.py

?????文件???????3714??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\11-4_object_Detection使用.py

?????文件???????7471??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\12-1__Mnistinfogan.py

?????文件???????9529??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\12-2__aegan.py

?????文件???????3924??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\12-3__wgan_gp.py

?????文件???????7574??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\12-4__mnistLSgan.py

?????文件???????5802??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\12-5__GAN-cls.py

?????文件???????2691??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\12-6__mnistEspcn.py

?????文件???????5543??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\12-7__tfrecoderSRESPCN.py

?????文件???????6940??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\12-8__resESPCN.py

?????文件??????10208??2018-10-06?20:09??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\12-9__rsgan.py

?????文件???????2670??2018-10-06?20:01??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\3-1__線性回歸.py

?????文件???????2748??2018-10-06?20:02??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\3-2__通過字典類型定義輸入節(jié)點(diǎn).py

?????文件???????1558??2018-10-06?20:03??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\3-3__直接定義輸入節(jié)點(diǎn).py

?????文件???????2698??2018-10-06?20:03??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\3-4__通過字典類型定義學(xué)習(xí)參數(shù).py

?????文件????????663??2018-10-06?20:04??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\4-10__get_variable配合variable_scope.py

?????文件????????980??2018-10-06?20:04??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\4-11__get_variable配合variable_scope2.py

?????文件????????765??2018-10-06?20:04??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\4-12__共享變量的作用域與初始化.py

?????文件???????1019??2018-10-06?20:05??深度學(xué)習(xí)之tensorflow_代碼\4-13__作用域與操作符的受限范圍.py

............此處省略96個(gè)文件信息