AIについて
最近AIを勉強中。
とりあえず、TensorFlowをインストールして、Tutorialは動かした。
今後は、
- 次のTutrialの実行
- 独自のニューラルネットワーク理論の開発
- 理論の深める
とする。
現在のチュートリアルは、
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import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
import tensorflow as tf
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder("float", shape=[None, 10])
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
for i in range(30):
batch = mnist.train.next_batch(50)
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})