python&mnist筆記

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import argparse
import sys

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

import tensorflow as tf

FLAGS = None


def main(_):  # 主函數
    # 讀取訓練測試數據
    mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True)

    # 建立模型
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
    W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
    y = tf.matmul(x, W) + b
    y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

    # 損失函數
    cross_entropy = tf.reduce_mean(
        tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y)
    )
    # 訓練方法
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

    # 開啓會話
    # 初始化
    sess = tf.InteractiveSession()
    tf.global_variables_initializer().run()

    # 訓練
    for _ in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

    # 測試
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images,
                                        y_: mnist.test.labels}))

# python文件入口
if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--data_dir', type=str, default='/tmp/tensorflow/mnist/input_data',
                        help='Directory for storing input data')
    FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args()
    tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)

1.python導入模塊的方式

相對導入：在以當前路徑爲參照的相對路徑下搜索要導入的模塊，如：from . import xxx

絕對導入：在sys.path中搜索要導入的模塊

在3.0之前的版本中導入新特性，使用from __future__ import xxx

2.argparse模塊

argparse是python用於解析命令行參數和選項的標準模塊，用於代替已通過時的optparse模塊。argparse模塊的做用是用於解析命令行參數，例如python parseTest.py input.txt output.txt --user=name --port=8080。

parser = argparse.ArgumentParser()  # 建立一個解析對象
parser.add_argument()  #向該對象中添加你要關注的命令行參數和選項，一次添加一個
parser.parse_args()  #解析

上述例子中

print(FLAGS)
    print(unparsed)
    print(FLAGS.data_dir)
    print([sys.argv[0]])
    print([sys.argv[0]] + unparsed)

#輸出以下
Namespace(data_dir='/tmp/tensorflow/mnist/input_data')
[]
/tmp/tensorflow/mnist/input_data
['C:/Users/Administrator/PycharmProjects/tensorflow/src/main.py']
['C:/Users/Administrator/PycharmProjects/tensorflow/src/main.py']