second_ex.PY

# -*- coding: utf-8 -*-
"""Untitled0.ipynb

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    https://colab.research.google.com/drive/16RXjDJkIS4WBz13IvKkd9eoUEKDfmRzR
"""

import tensorflow as tf

import numpy as np

# 특징 데이터 (X)
# [털, 날개] 
x_data=np.array([[0,0], [1,0], [1,1], [0,0], [0,0], [0,1]])

# 레이블 데이터 (Y) 
# 기타=[1,0,0]
# 포유류=[0,1,0]
# 조류=[0,0,1]

y_data=np.array([[1,0,0], [0,1,0], [0,0,1], [1,0,0], [1,0,0], [0,0,1]])

# [털, 날개]: 특징 데이터 (X)  ->  [기타, 포유류, 조류]: 레이블 데이터 (Y)
# [0,0] ->  [1,0,0], 기타 (털도 없고, 날개도 없으면, 기타로 구분)  
# [1,0] ->  [0,1,0], 포유류 (털이 있고, 날개가 없으면, 포유류로 구분) 
# [1,1] ->  [0,0,1], 조류 (털이 있고, 날개도 있으면, 조류로 구분) * 
# [0,0] ->  [1,0,0], 기타 (털도 없고, 날개도 없으면, 기타로 구분)
# [0,0] ->  [1,0,0], 기타 (털도 없고, 날개도 없으면, 기타로 구분)
# [0,1] ->  [0,0,1], 조류 (털이 없고, 날개만 있으면, 조류로 구분) *

X=tf.placeholder(tf.float32)
Y=tf.placeholder(tf.float32)

W=tf.Variable(tf.random_uniform([2,3], -1.,1.))

b=tf.Variable(tf.zeros([3]))

L=tf.add(tf.matmul(X, W), b)

L=tf.nn.relu(L)

model=tf.nn.softmax(L)

cost=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(Y*tf.log(model), axis=1))

optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)

train_op=optimizer.minimize(cost)

init=tf.global_variables_initializer()

sess=tf.Session()
sess.run(init)

for step in range(100):
    sess.run(train_op, feed_dict={X: x_data, Y: y_data})
    
    if(step+1)%10 ==0:
        print(step+1, sess.run(cost, feed_dict= {X: x_data, Y: y_data}))