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[텐서플로우] MNIST 초급 - 예제 2017.04.06

[텐서플로우] MNIST 초급 - 예제

2017. 4. 6. 16:18

import tensorflow as tf
import input_data

# mnist data sets
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# mnist data vectors 784(28x28)
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

# (x * W) + b = [None,10]
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

# neural network softmax
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# loss - valid result
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# loss - cross_entropy
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

# train step - learning rate 0.5
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# init variable to start learning
init = tf.initialize_all_variables()

# init Session
sess = tf.Session()
sess.run(init)

# do learning 1000 counts
for i in range(1000):
	batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) # select random 100 data
	sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
print("* Finished Learning *")

# evaluate
correct_predict = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predict, tf.float32))

print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

딥 러닝에 대해 독학을 하면서 정리한 걸 적고 있습니다.

전공과 무관하며 전문적인 지식이 아니므로 개인적인 의견과 부족하고 틀린 점이 많습니다.

추가 지식 및 잘못된 점을 지적해주시면 공부하는데 많은 도움이 되겠습니다. 감사합니다^^

- 푸어맨

[Reference]

(MNIST 초급) https://tensorflowkorea.gitbooks.io/tensorflow-kr/content/g3doc/tutorials/mnist/beginners/

(모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의) http://hunkim.github.io/ml/

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