这几天开始学tensorflow，先来做一下学习记录

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一.神经网络解决问题步骤：

1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入。也就是说要对数据集进行特征工程，然后知道每个样本的特征维度，以此来定义输入神经元的个数。

2.定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络的输入得到输出。也就是说定义输入层，隐藏层以及输出层。

3.通过训练数据来调整神经网络中的参数取值，这是训练神经网络的过程。一般来说要定义模型的损失函数，以及参数优化的方法，如交叉熵损失函数和梯度下降法调优等。

4.利用训练好的模型预测未知的数据。也就是评估模型的好坏。

二.训练简单的向前传播神经网络

一下训练的神经模型是最简单的一类，而且是线性的（也就是说没有用激活函数去线性话），没有反向传播的过程，只是简单的说明神经网络工作的流程。

import tensorflow as tf

#定义隐藏层参数，每个w变量是一个tensor(可以当成是n*m的数组，n表示上一层结点个数，m表示本层结点个数)表示上一层与本层的连接权重,这里先随机定义权重
w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3]，stddev=1))
w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1]，stddev=1))

#定义存放输入数据的地方，也就是x向量,这里shape为前一个传入训练的样本个数，后面出入每个样本的维度大小
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name="input")
#矩阵乘法
a=tf.matmul(x,w1)
y=tf.matmul(a,w2)

with tf.Session() as sess:
  #新版本好像不能用这个函数初始化所有变量了
  init_op=tf.initialize_all_variables()
  sess.run(init_op)
  #feed_dict用于向y中的x传入参数，这里传入3个，则y输出为一个3*1的tensor
  print（sess.run(y,feed_dict={x:[[0.7,0.9],[1.0,1.5],[2.1,2.3]]}))

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