纯Python对TensorFlow功能的重新实现
TensorGraph是一个模仿TensorFlow API对小的机器学习API，使用纯Python实现，没有C. 代码实现考虑的是概念上的理解，而不是考虑功能实现的效率. 所以，只适用于学习的目的. 如果你想理解像TensorFlow这样的深度学习库的工作机制，这个项目是非常适合的.
我在CSDN上写了博客 CSDN 来讲述如何开始这个项目，可以浏览。
导入:
import TensorGraph as tg
创建计算图:
tg.Graph().as_default()
创建输入占位符:
training_features = tg.placeholder()
training_classes = tg.placeholder()
建一个神经网络结构:
weightg = tg.Variable(np.random.randn(2, 2))
biases = tg.Variable(np.random.randn(2))
model = tg.softmax(tg.add(tg.matmul(X, W), b))
创建一个优化函数或者损失函数:
loss = tg.negative(tg.reduce_sum(tg.reduce_sum(tg.multiply(training_classes, tg.log(model)), axis=1)))
选择使用优化器:
optimizer = tg.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(J)
向输入占位符输入数据:
feed_dict = {
training_features: my_training_features,
training_classes: my_training_classes
}
创建会话:
session = tg.Session()
训练:
for step in range(100):
loss_value = session.run(loss, feed_dict)
if step % 10 == 0:
print("Step:", step, " Loss:", loss_value)
session.run(optimizer, feed_dict)
检索模型参数:
weightg_value = session.run(weigths)
biases_value = session.run(biases)
更多信息，参看examples 目录下的例子.
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