<jupyter_start><jupyter_text>Neural network ExampleXây dựng một mô hình neural network đơn giản có 2 hidden layer sử dụng tensorflowVí dụ này sử dụng bộ dữ liệu MNIST<jupyter_code># Import các thư viện cần thiết
from __future__ import print_function
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
# Import MNIST data
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)

import tensorflow as tf
# Khai báo các tham số của mô hình
learning_rate = 0.1
num_steps = 500
batch_size = 128
display_step = 100

# Các tham số của mạng
n_hidden_1 = 256 # 1st layer number of neurons
n_hidden_2 = 256 # 2nd layer number of neurons
input_shape = 784 # MNIST data input (img shape: 28*28)
num_classes = 10 # MNIST total classes (0-9 digits)

# tf Graph input
X = tf.placeholder("float", [None, input_shape])
Y = tf.placeholder("float", [None, num_classes])
# Khai báo weights và bias cho từng layer
weights = {
    'h1': tf.Variable(tf.random_normal([input_shape, n_hidden_1])),
    'h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_hidden_2])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, num_classes]))
}
biases = {
    'b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
    'b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([num_classes]))
}
# Tạo model nối các layer
def neural_net(x):
    # Hidden fully connected layer with 256 neurons
    layer_1 = tf.add(tf.matmul(x, weights['h1']), biases['b1'])
    # Hidden fully connected layer with 256 neurons
    layer_2 = tf.add(tf.matmul(layer_1, weights['h2']), biases['b2'])
    # Output fully connected layer with a neuron for each class
    out_layer = tf.matmul(layer_2, weights['out']) + biases['out']
    return out_layer
# Xây dựng model hoàn chỉnh
logits = neural_net(X)

# Khởi tạo loss và optimizer
loss_op = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
    logits=logits, labels=Y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate)
train_op = optimizer.minimize(loss_op)

# Đánh giá model
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(Y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))

# ops khởi tạo các biến của graph
init = tf.global_variables_initializer()
writer = tf.summary.FileWriter('./graphs', tf.get_default_graph())
# Bắt đầu huấn luyện
with tf.Session() as sess:

    # Chạy op khởi tạo
    sess.run(init)

    for step in range(1, num_steps+1):
        batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)
        # Run optimization op (backprop)
        sess.run(train_op, feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y})
        if step % display_step == 0 or step == 1:
            # Calculate batch loss and accuracy
            loss, acc = sess.run([loss_op, accuracy], feed_dict={X: batch_x,
                                                                 Y: batch_y})
            print("Step " + str(step) + ", Minibatch Loss= " + \
                  "{:.4f}".format(loss) + ", Training Accuracy= " + \
                  "{:.3f}".format(acc))

    print("Optimization Finished!")

    # Tính toán độ chính xác của model dựa trên tập MNIST test
    print("Testing Accuracy:", \
        sess.run(accuracy, feed_dict={X: mnist.test.images,
                                      Y: mnist.test.labels}))
writer.close()
!tensorboard --logdir='./graphs'<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.12045720984759671, 'fraction_numerical': 0.01992966002344666, 'mean_word_length': 3.5205298013245034, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 5, '<?xml version=': 0, '>': 5, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 4, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '396103', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1326, 'n_tokens_neox': 1263, 'n_words': 310, 'path': 'tf-tutorial/05_neural_network.ipynb', 'repo_name': 'nguyenvanhieuvn/blog_resources', 'size': '3412'}