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Created on Apr 20, 2017

@author: P0079482
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import tensorflow as tf
#获取一层神经网络边上的权重，并将这个权重的L2正则化损失加入名称为‘losses‘的集合中
def get_weight(shape,lambda1):
    #生成一个变量
    var = tf.Variable(tf.random_normal(shape),dtype=tf.float32)
    #add_to_collection函数将这个新生成变量的L2正则化损失项加入集合
    #这个函数的第一个参数‘losses‘是集合的名字，第二个参数是要加入这个集合的内容
    tf.add_to_collection(‘losses‘,tf.contrib.layers.l2_regularizer(lambda1)(var))
    #返回生成的变量
    return var

x = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2))
y_= tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1))
batch_size=8
#定义了每一层网络中节点的个数、
layer_dimension=[2,10,10,10,1]
#神经网络的层数
n_layers=len(layer_dimension)
#这个变量维护前向传播时最深层的节点，开始的时候就是输入层
cur_layer=x
#当前层的节点个数
in_dimension=layer_dimension[0]

#通过一个循环来生成5层全连接的神经网络结构
for i in range(1,n_layers):
    #layer_dimension[i]为下一层的节点个数
    out_dimension=layer_dimension[i]
    #生成当前层中权重的变量，并将这个变量的L2正则化损失加入计算图上的集合
    weight=get_weight([in_dimension,out_dimension],0.001)
    bias=tf.Variable(tf.constant(0.1,shape=[out_dimension]))
    #使用ReLU激活函数
    cur_layer=tf.nn.relu(tf.matmul(cur_layer,weight)+bias)
    #进入下一层之前将下一层的节点个数更新为当前层节点个数
    in_dimension=layer_dimension[i]

#在定义神经网络前向传播的同时已经将所有的L2正则化损失加入了图上的集合
#这里只需要计算刻画模型在训练数据上表现的损失函数
mse_loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_-cur_layer))

#将均方误差损伤函数加入损伤集合
tf.add_to_collection(‘losses‘,mse_loss)

#get_collection返回一个列表，这个列表是所有这个集合中的元素。在这个样例中
#这些元素就是损失函数的不同部分，将它们加起来就可以得到最终的损失函数
loss=tf.add_n(tf.get_collection(‘losses‘))