程式碼實現1：

#兩層簡單神經網路（全連線）
import tensorflow as tf

#定義輸入和引數
x=tf.constant([[0.7,0.5]])#一組X，表示體積和重量
w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))#兩行三列的正態分佈隨機陣列成的矩陣
w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))

#定義向前傳播過程
a=tf.matmul(x,w1)
y=tf.matmul(a,w2)

#用會話計算結果
with tf.Session() as sess:
         init_op=tf.global_variables_initializer()
         sess.run(init_op)
         print("y is :",sess.run(y))
 

輸出結果：

 RESTART: C:/Users/lenovo/AppData/Local/Programs/Python/Python36/simplenn.py 

y is : [[3.0904665]]

程式碼實現2：

#兩層簡單神經網路
import tensorflow as tf

#定義輸入和引數
#用placeholder實現輸入定義（sess.run中喂一組資料）
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(1,2))#一組X，表示體積和重量
w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))#兩行三列的正態分佈隨機陣列成的矩陣
w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))

#定義向前傳播過程
a=tf.matmul(x,w1)
y=tf.matmul(a,w2)

#用會話計算結果
with tf.Session() as sess:
         init_op=tf.global_variables_initializer()
         sess.run(init_op)
         print("y is :",sess.run(y,feed_dict={x:[[0.7,0.5]]}))
 

輸出結果：

RESTART: C:/Users/lenovo/AppData/Local/Programs/Python/Python36/simplenn2.py 

y is : [[3.0904665]]

程式碼實現3：

#兩層簡單神經網路（全連線）
import tensorflow as tf

#定義輸入和引數
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2))
w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))#兩行三列的正態分佈隨機陣列成的矩陣
w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))

#定義向前傳播過程
a=tf.matmul(x,w1)
y=tf.matmul(a,w2)

#用會話計算結果
with tf.Session() as sess:
         init_op=tf.global_variables_initializer()
         sess.run(init_op)
         print("y is :",sess.run(y,feed_dict={x:[[0.7,0.5],[0.2,0.3],[0.3,0.4],[0.4,0.5]]}))
 

輸出結果：

 RESTART: C:/Users/lenovo/AppData/Local/Programs/Python/Python36/simplenn3.py 
y is : [[3.0904665]
 [1.2236414]
 [1.7270732]
 [2.2305048]]