鸢尾花数据集（Iris）
主要分为六大块
导入包-->准备数据-->搭建网络-->参数优化-->测试效果-->可视化
导入所需模块
# 导入所需模块 import tensorflow as tf from sklearn import datasets from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np
准备数据
数据集读入
# 导入数据，分别为读入特征和标签 x_data = datasets.load_iris().data y_data = datasets.load_iris().target
数据集乱序
# 随机打乱数据（因为原始数据是顺序的，顺序不打乱会影响准确率） np.random.seed(116) # 使用相同的seed，保证输入特征和标签一一对应 np.random.shuffle(x_data) np.random.seed(116) np.random.shuffle(y_data) tf.random.set_seed(116)
生成训练集和测试集（即 x_train / y_train）
# 将打乱后的数据集分割为训练集和测试集，训练集为前120行，测试集为后30行 x_train = x_data[:-30] y_train = y_data[:-30] x_test = x_data[-30:] y_test = y_data[-30:] # 转换x的数据类型，否则后面矩阵相乘时会因数据类型不一致报错 x_train = tf.cast(x_train, tf.float32) x_test = tf.cast(x_test, tf.float32)
配成 （输入特征，标签） 对，每次读入一小撮（batch）
# from_tensor_slices函数使输入特征和标签值一一对应。（把数据集分批次，每个批次batch组数据） train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(32) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)
搭建网络
定义神经网路中所有可训练参数
# 生成神经网络的参数，4个输入特征故，输入层为4个输入节点；因为3分类，故输出层为3个神经元 # 用tf.Variable()标记参数可训练 w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([4, 3], stddev=0.1)) b1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([3], stddev=0.1)) lr = 0.1 # 学习率为0.1 train_loss_results = [] # 将每轮的loss记录在此列表中，为后续画loss曲线提供数据 test_acc = [] # 将每轮的acc准确率记录在此列表中，为后续画acc曲线提供数据 epoch = 1000 # 循环500轮 loss_all = 0 # 每轮分4个step，loss_all记录四个step生成的4个loss的和
参数优化
嵌套循环迭代，with结构更新参数，显示当前loss
# 训练部分 y = w*x+ b ,利用（x，y）反推·w,b for epoch in range(epoch): #数据集级别的循环，每个epoch循环一次数据集 for step, (x_train, y_train) in enumerate(train_db): #batch级别的循环 ，每个step循环一个batch with tf.GradientTape() as tape: # with结构记录梯度信息 y = tf.matmul(x_train, w1) + b1 # 神经网络乘加运算 随机取w,b y=w*x+b的预测y值 y = tf.nn.softmax(y) # 使输出y符合概率分布（此操作后与独热码同量级，可相减求loss） y_ = tf.one_hot(y_train, depth=3) # 将标签值转换为独热码格式，方便计算loss和accuracy 实际y值 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) # 采用均方误差损失函数mse = mean(sum(y-out)^2) 预测y值与实际y值的偏差 loss_all += loss.numpy() # 将每个step计算出的loss累加，为后续求loss平均值提供数据，这样计算的loss更准确 # 计算loss对各个参数的梯度 grads = tape.gradient(loss, [w1, b1]) #利用loss计算偏差 # 实现梯度更新 w1 = w1 - lr * w1_grad b = b - lr * b_grad 利用偏差修正w,b w1.assign_sub(lr * grads[0]) # 参数w1自更新 b1.assign_sub(lr * grads[1]) # 参数b自更新 # 每个epoch，打印loss信息 #print("Epoch {}, loss: {}".format(epoch, loss_all/4)) train_loss_results.append(loss_all / 4) # 将4个step的loss求平均记录在此变量中 loss_all = 0 # loss_all归零，为记录下一个epoch的loss做准备
测试效果
计算当前参数前向传播后的准确率，显示当前acc
# 测试部分 # total_correct为预测对的样本个数, total_number为测试的总样本数，将这两个变量都初始化为0 total_correct, total_number = 0, 0 for x_test, y_test in test_db: # 使用更新后的参数进行预测 y = tf.matmul(x_test, w1) + b1 y = tf.nn.softmax(y) pred = tf.argmax(y, axis=1) # 返回y中最大值的索引，即预测的分类 # 将pred转换为y_test的数据类型 pred = tf.cast(pred, dtype=y_test.dtype) # 若分类正确，则correct=1，否则为0，将bool型的结果转换为int型 correct = tf.cast(tf.equal(pred, y_test), dtype=tf.int32) # 将每个batch的correct数加起来 correct = tf.reduce_sum(correct) # 将所有batch中的correct数加起来 total_correct += int(correct) # total_number为测试的总样本数，也就是x_test的行数，shape[0]返回变量的行数 total_number += x_test.shape[0] # 总的准确率等于total_correct/total_number acc = total_correct / total_number test_acc.append(acc)
acc / loss可视化
plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.title('Loss and Acc') plt.xlabel('Epoch') # x轴变量名称 plt.ylabel('Loss and Acc') # y轴变量名称 plt.yticks([0.0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0,1.1]) # 绘制 loss 曲线 plt.plot(train_loss_results, label="$Loss$") # 逐点画出trian_loss_results值并连线，连线图标是Loss # 绘制 Accuracy 曲线 plt.plot(test_acc, label="$Accuracy$") # 逐点画出test_acc值并连线，连线图标是Accuracy plt.legend() # 画出曲线图标 plt.show() # 画出图像
输出结果
