在本章中，无涯教程将学习使用TensorFlow的XOR实现，在TensorFlow中开始XOR实施之前，看一下XOR表值。这将帮助了解加密和解密过程。
| A | B | A XOR B |
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 0 |
XOR密码加密方法基本上用于加密，即通过生成与适当密钥匹配的随机加密密钥。
使用XOR密码实现的概念是定义XOR加密密钥，然后使用此密钥对指定字符串中的字符执行XOR操作进行加密。现在无涯教程将重点介绍使用TensorFlow的XOR实现，这在下面提到-
#声明必要的模块 import tensorflow as tf import numpy as np """ A simple numpy implementation of a XOR gate to understand the backpropagation algorithm """ x = tf.placeholder(tf.float64,shape = [4,2],name = "x") #声明输入 x 的占位符 y = tf.placeholder(tf.float64,shape = [4,1],name = "y") #为所需的输出声明一个占位符 y m = np.shape(x)[0]#number of training examples n = np.shape(x)[1]#number of features hidden_s = 2 #隐藏层中的节点数 l_r = 1#l收益率初始化 theta1 = tf.cast(tf.Variable(tf.random_normal([3,hidden_s]),name = "theta1"),tf.float64) theta2 = tf.cast(tf.Variable(tf.random_normal([hidden_s+1,1]),name = "theta2"),tf.float64) #进行前向传播 a1 = tf.concat([np.c_[np.ones(x.shape[0])],x],1) #第一层的权重乘以第一层的输入 z1 = tf.matmul(a1,theta1) #第二层的输入是第一层的输出，通过添加了激活函数和偏差列 a2 = tf.concat([np.c_[np.ones(x.shape[0])],tf.sigmoid(z1)],1) #第二层的输入乘以权重 z3 = tf.matmul(a2,theta2) #输出通过激活函数得到最终概率 h3 = tf.sigmoid(z3) cost_func = -tf.reduce_sum(y*tf.log(h3)+(1-y)*tf.log(1-h3),axis = 1) #内置于Tensorflow Optimizer，使用指定进行梯度下降 learning rate to obtain theta values optimiser = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate = l_r).minimize(cost_func) #设置所需的X和Y值以执行XOR操作 X = [[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]] Y = [[0],[1],[1],[0]] #初始化所有变量，创建会话并运行TensorFlow会话 init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session() sess.run(init) #运行梯度下降，用于每次迭代并打印假设 obtained using the updated theta values for i in range(100000): sess.run(optimiser, feed_dict = {x:X,y:Y})#setting place holder values using feed_dict if i%100==0: print("Epoch:",i) print("Hyp:",sess.run(h3,feed_dict = {x:X,y:Y}))
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