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python機器學習tensorflow1.0主要參數和svm算法

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  此篇文章首要給大家介紹了python機器學習tensorflow1.0主要參數和svm算法,感興趣的小伙伴可以參考借鑒一下,希望可以有一定的幫助,祝愿大家多多的發展,盡快漲薪。


  tf.trainable_variables()提取訓練參數


  在tf中,參與訓練的參數可用tf.trainable_variables()提取出來,如:


   #取出所有參與訓練的參數
  params=tf.trainable_variables()
  print("Trainable variables:------------------------")
  #循環列出參數
  for idx,v in enumerate(params):
  print("param{:3}:{:15}{}".format(idx,str(v.get_shape()),v.name))


  這里只能查看參數的shape和name,并沒有具體的值。如果要查看參數具體的值的話,必須先初始化,即:


  sess=tf.Session()
  sess.run(tf.global_variables_initializer())

  同理,我們也可以提取圖片經過訓練后的值。圖片經過卷積后變成了特征,要提取這些特征,必須先把圖片feed進去。


  具體實例


  #-*-coding:utf-8-*-
  """
  Created on Sat Jun 3 12:07:59 2017
  author:Administrator
  """
  import tensorflow as tf
  from skimage import io,transform
  import numpy as np
  #-----------------構建網絡----------------------
  #占位符
  x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,100,100,3],name='x')
  y_=tf.placeholder(tf.int32,shape=[None,],name='y_')
  #第一個卷積層(100——>50)
  conv1=tf.layers.conv2d(
  inputs=x,
  filters=32,
  kernel_size=[5,5],
  padding="same",
  activation=tf.nn.relu,
  kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01))
  pool1=tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1,pool_size=[2,2],strides=2)
  #第二個卷積層(50->25)
  conv2=tf.layers.conv2d(
  inputs=pool1,
  filters=64,
  kernel_size=[5,5],
  padding="same",
  activation=tf.nn.relu,
  kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01))
  pool2=tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2,pool_size=[2,2],strides=2)
  #第三個卷積層(25->12)
  conv3=tf.layers.conv2d(
  inputs=pool2,
  filters=128,
  kernel_size=[3,3],
  padding="same",
  activation=tf.nn.relu,
  kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01))
  pool3=tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv3,pool_size=[2,2],strides=2)
  #第四個卷積層(12->6)
  conv4=tf.layers.conv2d(
  inputs=pool3,
  filters=128,
  kernel_size=[3,3],
  padding="same",
  activation=tf.nn.relu,
  kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01))
  pool4=tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv4,pool_size=[2,2],strides=2)
  re1=tf.reshape(pool4,[-1,6*6*128])
  #全連接層
  dense1=tf.layers.dense(inputs=re1,
  units=1024,
  activation=tf.nn.relu,
  kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01),
  kernel_regularizer=tf.nn.l2_loss)
  dense2=tf.layers.dense(inputs=dense1,
  units=512,
  activation=tf.nn.relu,
  kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01),
  kernel_regularizer=tf.nn.l2_loss)
  logits=tf.layers.dense(inputs=dense2,
  units=5,
  activation=None,
  kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01),
  kernel_regularizer=tf.nn.l2_loss)
  #---------------------------網絡結束---------------------------
  #%%
  #取出所有參與訓練的參數
  params=tf.trainable_variables()
  print("Trainable variables:------------------------")
  #循環列出參數
  for idx,v in enumerate(params):
  print("param{:3}:{:15}{}".format(idx,str(v.get_shape()),v.name))
  #%%
  #讀取圖片
  img=io.imread('d:/cat.jpg')
  #resize成100*100
  img=transform.resize(img,(100,100))
  #三維變四維(100,100,3)-->(1,100,100,3)
  img=img[np.newaxis,:,:,:]
  img=np.asarray(img,np.float32)
  sess=tf.Session()
  sess.run(tf.global_variables_initializer())
  #提取最后一個全連接層的參數W和b
  W=sess.run(params[26])
  b=sess.run(params[27])
  #提取第二個全連接層的輸出值作為特征
  fea=sess.run(dense2,feed_dict={x:img})


  最后一句話句子便是獲取某層的數據傳遞做為特點。


  留意:這一程序流程并沒經過訓練,因而獲取出來的主要參數僅僅復位的主要參數。


  綜上所述,這篇文章就給大家介紹到這里了,希望可以給各位讀者帶來幫助。                                       

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