{"id":273118,"date":"2016-01-28T15:00:05","date_gmt":"2016-01-28T12:00:05","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=273118"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=273118","title":{"rendered":"TensorFlow \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f"},"content":{"rendered":"<p>       \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439, \u043d\u043e \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0432\u0430\u0432\u043e\u0439 \u0432\u043e\u0439\u043d\u044b \u043c\u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043e\u0442\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c TensorFlow \u0434\u043b\u044f GPU \u0441 CUDA capability=3.0. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 GPU \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e, \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0438 \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0430 \u0431\u0435\u0437 GPU \u2014 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043b\u0438\u0448\u044c \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.<br \/>  \u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0443\u044e \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  \u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u043d\u0435\u0437\u0430\u043c\u044b\u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0442\u043e \u2014 \u0441 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 tensorflow:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">import tensorflow as tf <\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">train_X, train_Y, test_X, test_Y = load_data() <\/code><\/pre>\n<p>  \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e load_data, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<p>  \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430:<br \/>   \u2014 train_X \u0438 test_X \u2014 \u044d\u0442\u043e numpy-\u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e NxF, \u0433\u0434\u0435 N \u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432 (\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445), \u0430 F \u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u043e\u0432 \u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441\u0430.<br \/>   \u2014 train_Y \u0438 test_Y \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u0436\u0435 numpy-\u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b, \u043d\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e NxC, \u0433\u0434\u0435 \u0421 \u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 (\u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, 2)<br \/>  \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0435\u0441\u043b\u0438 train_Y[i] \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 [1 0], \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e i-\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443 0 (\u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0432 \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u043c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 1).<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">num_features = train_X.shape[1] num_classes = train_Y.shape[1] <\/code><\/pre>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">X = tf.placeholder(&quot;float&quot;, [None, num_features]) Y = tf.placeholder(&quot;float&quot;,[None, num_classes]) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e X \u0442\u0438\u043f\u0430 \u00abfloat\u00bb \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u00ab\u0445\u043e\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e\u00bb \u043d\u0430 num_features. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a \u043d\u0435 \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u0443\u0442\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0445 \u043d\u0435 \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0417\u0430\u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043c\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e 100 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0441 10 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438.<br \/>  C Y \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044f.<\/p>\n<p>  \u0415\u0449\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">W = tf.Variable(tf.zeros([num_features,num_classes])) B = tf.Variable(tf.zeros([num_classes])) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">pY = tf.nn.softmax(tf.matmul(X, W) + B) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0438\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u0438\u0434\u0430 y=Wx+B, \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u0443\u044e \u0432 softmax. \u0412 pY \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 Y, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u043d \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c NxC.<\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">cost_fn = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pY, Y)) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044f\u0432\u043d\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">cost_fn = -tf.reduce_sum(Y * tf.log(pY)) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">opt = tf.train.AdamOptimizer(0.01).minimize(cost_fn) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e Adam \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0439 \u0434\u043e\u0431\u0440\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cost_fn) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u043e \u0441\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0440 \u043c\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0435\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043d\u043e \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c. \u0418 \u0432\u043e\u0442, \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446-\u0442\u043e, \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430\u043c. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e \u0438 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">sess = tf.Session() init = tf.initialize_all_variables() sess.run(init) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0435\u0445\u0430\u043b\u0438:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">num_epochs = 40 for i in range(num_epochs):   sess.run(opt, feed_dict={X:train_X, Y:train_Y}) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435: \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f X \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 train_X, \u0430 Y \u2014 \u0438\u0437 train_Y. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0435\u0442 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c\u044b.<\/p>\n<p>  \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c 40 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043e\u0431\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.<br \/>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043d\u0430 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0438 (batch&#8217;\u0438) \u0438 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u044d\u043f\u043e\u0445\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u0446\u0438\u043a\u043b \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430\u043c.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0432\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(pY,1), tf.argmax(Y,1)), &quot;float&quot;)) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437 \u0442\u0438\u043f\u0430 boolean \u0432 \u0442\u0438\u043f float (true \u2014 1, false \u2014 0), \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u044d\u0442\u0438\u043c \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435.<br \/>  \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439, \u0430 \u043d\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e. \u0412\u044b\u0448\u0435\u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440, \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442 \u043e\u0442 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043d\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c run:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">accuracy_value = sess.run(accuracy, feed_dict={X:test_X, Y:test_Y}) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435, \u0430 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.<\/p>\n<p>  \u0412\u043e\u0442 \u0438 \u0432\u0441\u0435. \u042d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043d\u0435\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e.               <\/p>\n<div class=\"clear\"><\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habrahabr.ru\/post\/276093\/\"> https:\/\/habrahabr.ru\/post\/276093\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>       \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439, \u043d\u043e \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0432\u0430\u0432\u043e\u0439 \u0432\u043e\u0439\u043d\u044b \u043c\u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043e\u0442\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c TensorFlow \u0434\u043b\u044f GPU \u0441 CUDA capability=3.0. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 GPU \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e, \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0438 \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0430 \u0431\u0435\u0437 GPU \u2014 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043b\u0438\u0448\u044c \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.<br \/>  \u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0443\u044e \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-273118","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/273118","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=273118"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/273118\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=273118"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=273118"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=273118"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}