使用mnist数据搭建tensorflow神经网络 - notes

 

计算accuracy的代码

# 计算准确率，是拿输出的结果比对一下
corre_boolean = tf.equal(tf.argmax(hyp,1),tf.argmax(py,1))
accu = tf.reduce_mean(tf.cast(corre_boolean,'float'))
print(sess.run(accu, feed_dict={px: Xt, py: yt}))

cross_entropy

用的是 负号

y_*tf.log(y)

aaa*bbb

星号运算符是aaa数组和bbb数组对应项相乘

画个图花了我好久

plt.figure(figsize=(16, 8), dpi=80)
displayX = X[5:10].reshape(5,28,28)
for ind in range(len(displayX)):
    axes = plt.subplot(2,3,ind+1)
    pic = displayX[ind]
    for rowInd in range(len(pic)):
        oneRow = pic[rowInd]
        for eachPixelInd in range(len(oneRow)):
            value = oneRow[eachPixelInd]
            plt.plot(eachPixelInd,rowInd,marker='*',c=(value,value,value))
plt.show()

　　

1.选择5张，用subplot自动找到5个子图

2.三次循环，一个点一个点的画

3.颜色，颜色使用rgb，一个tuple直接把值丢进去