from?tensorflow.examples.tutorials.mnist?import?input_data
mnist?=?input_data.read_data_sets（“.“?one_hot=True?reshape=False）

import?tensorflow?as?tf

#?Parameters
learning_rate?=?0.001
training_epochs?=?20
batch_size?=?128??#?Decrease?batch?size?if?you?don‘t?have?enough?memory
display_step?=?1

n_input?=?784??#?MNIST?data?input?（img?shape:?28*28）
n_classes?=?10??#?MNIST?total?classes?（0-9?digits）

n_hidden_layer?=?256?#?layer?number?of?features

#?Store?layers?weight?&?bias
weights?=?{
????‘hidden_layer‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[n_input?n_hidden_layer]））
????‘out‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[n_hidden_layer?n_classes]））
}
biases?=?{
????‘hidden_layer‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[n_hidden_layer]））
????‘out‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[n_classes]））
}

#?tf?Graph?input
x?=?tf.placeholder（“float“?[None?28?28?1]）
y?=?tf.placeholder（“float“?[None?n_classes]）

x_flat?=?tf.reshape（x?[-1?n_input]）

#?Hidden?layer?with?RELU?activation
layer_1?=?tf.add（tf.matmul（x_flat?weights[‘hidden_layer‘]）?biases[‘hidden_layer‘]）
layer_1?=?tf.nn.relu（layer_1）
#?Output?layer?with?linear?activation
logits?=?tf.matmul（layer_1?weights[‘out‘]）?+?biases[‘out‘]

#?Define?loss?and?optimizer
cost?=?tf.reduce_mean（tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits（logits?y））
optimizer?=?tf.train.GradientDescentOptimizer（learning_rate=learning_rate）.minimize（cost）

#?Initializing?the?variables
init?=?tf.initialize_all_variables（）

#?Launch?the?graph
with?tf.Session（）?as?sess:
????sess.run（init）
????#?Training?cycle
????for?epoch?in?range（training_epochs）:
????????total_batch?=?int（mnist.train.num_examples/batch_size）
????????#?Loop?over?all?batches
????????for?i?in?range（total_batch）:
????????????batch_x?batch_y?=?mnist.train.next_batch（batch_size）
????????????#?Run?optimization?op?（backprop）?and?cost?op?（to?get?loss?value）
????????????sess.run（optimizer?feed_dict={x:?batch_x?y:?batch_y}）
????????#?Display?logs?per?epoch?step
????????if?epoch?%?display_step?==?0:
????????????c?=?sess.run（cost?feed_dict={x:?batch_x?y:?batch_y}）
????????????print（“Epoch:“?‘%04d‘?%?（epoch+1）?“cost=“?\
????????????????“{:.9f}“.format（c））
????print（“Optimization?Finished!“）

????#?Test?model
????correct_prediction?=?tf.equal（tf.argmax（logits?1）?tf.argmax（y?1））
????#?Calculate?accuracy
????accuracy?=?tf.reduce_mean（tf.cast（correct_prediction?“float“））
????#?Decrease?test_size?if?you?don‘t?have?enough?memory
????test_size?=?256
????print（“Accuracy:“?accuracy.eval（{x:?mnist.test.images[:test_size]?y:?mnist.test.labels[:test_size]}））

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2017-01-03?11:28??multilayer_perceptron\
?????文件????????6148??2017-01-03?11:28??multilayer_perceptron\.DS_Store
?????目錄???????????0??2017-01-03?11:28??__MACOSX\
?????目錄???????????0??2017-01-03?11:28??__MACOSX\multilayer_perceptron\
?????文件?????????120??2017-01-03?11:28??__MACOSX\multilayer_perceptron\._.DS_Store
?????文件????????1386??2016-10-25?19:49??multilayer_perceptron\LICENSE
?????文件?????????226??2016-10-25?19:49??__MACOSX\multilayer_perceptron\._LICENSE
?????文件????????2555??2017-01-03?11:26??multilayer_perceptron\multilayer_perceptron.py
?????文件?????????226??2017-01-03?11:28??__MACOSX\._multilayer_perceptron