在 Tensorflow 裡定義一個新增層的函式可以很容易的新增神經層,為之後的新增省下不少時間.

神經層裡常見的引數通常有weights、biases和激勵函式。

首先，我們需要匯入tensorflow模組。

import tensorflow as tf

def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):    

接下來，我們開始定義weights和biases

因為在生成初始引數時，隨機變數(normal distribution)會比全部為0要好很多，所以我們這裡的weights為一個in_size行, out_size列的隨機變數矩陣。

Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))

biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)

Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
 

if activation_function is None:
        outputs = Wx_plus_b
    else:
        outputs = activation_function(Wx_plus_b)

return outputs