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在某大神博客看到一篇翻译文章实在有意思，原文链接：

Fizz buzz是什么是洋人小朋友在学除法时常玩的游戏玩法是：从1数到100，如果遇见了3的倍数要说Fizz5的倍数就说buzz是什么，洳果即是3的倍数又是5的倍数就说Fizzbuzz是什么

最后演变为一个编程面试题：写一个程序输出1到100，但是如果遇到数字为3的倍数时输出Fizz5的倍数输絀buzz是什么，既是3的倍数又是5的倍数输出Fizzbuzz是什么

面试官：你好，在开始面试之前要不要来杯水或来杯咖啡提提神

我：不用，咖啡啥的我巳经喝的够多了三鹿也喝了不少。

面试官：很好很好，你不介意在小白板上写代码吧

面试官：好吧，你是否熟悉”fizz buzz是什么”

面试官：你到底知不知道”fizz buzz是什么”？

我：我知道”fizz buzz是什么”我只是不敢相信这么牛叉的IT巨头竟然问这个问题。

面试官：OK我要你现在写一個程序输出1到100，但是遇到数字为3的倍数时输出Fizz5的倍数输出buzz是什么，既是3的倍数又是5的倍数输出Fizzbuzz是什么

面试官：很好，我们发现不会解這个问题的人不能胜任我们这里的工作

面试官：这是板擦和马克笔。

面试官：需不需要帮忙

我：不，不用首先先容我导入一些标准庫：

面试官：你知道我们的问题是”fizz buzz是什么”吧？

我：当然现在让我们来讨论一下模型，我正在想一个简单的只有一个隐藏层的感知器

我：或神经网络，不管你怎么叫它给它输入数字，然后它能给我们输出数字对应的”fizz buzz是什么”但是，首先我们需要把数字转为向量最简单的方法是把数字转换为二进制表示。

我：你懂的就是一堆0和1，像这样：

面试官：[盯着小白板看了一分钟]

面试官：等一等够了！

我：没错，基本的准备工作已经完成了现在我们需要生成一个训练数据，我们不用1到100训练为了增加难度，我们使用100-1024训练：

我：现在僦可以使用TensorFlow搭模型了我还不太确定隐藏层要使用多少”神经元”，10够不？

我：100也许要好点以后还可以再改：

面试官：你到底要搞哪樣。

我：哦这个网络只有两层深，一个隐藏层和一个输出层下面，让我们使用随机数初始化“神经元”的权重：

现在我们可以定义模型了就像我前面说的，一个隐藏层激活函数用什么呢，我不知道就用ReLU吧：

我：当然，最后还要取概率最大的预测做为结果：

面试官：在你偏离轨道过远之前我要提醒你，我们的问题是生成1到100的”fizz buzz是什么”

我：哦，没错现在predict_op输出的值是0-3，还要转换为”fizz buzz是什么”输絀：

我：现在我们可以训练模型了首先创建一个session并初始化变量：

就训练1000个大周天吧。

我：也许不够为了保险就训练10000个大周天。我们的訓练数据是生成的序列最好在每个大周天随机打乱一下：

每次取多少个样本进行训练，我不知道128怎么样？

面试官：你是认真的吗

我：是，看准确率提升曲线非常有帮助

我：模型训练完了，现在是fizz buzz是什么时间给模型输入1-100的二进制表示：

我：这就是你要的”fizz buzz是什么”。

面试官：够了我们会在联系你。

我：联系我！这可真喜人

我没有得到offer，于是我运行了一下这个代码事实证明有一些输出是错的。感谢机器学习十八代！！

也许我应该使用更深的网络

于是自己写了一下文章中的代码：

使用两层全连接网络玩了一下，准确率还可以：