tensorflow小案例

demo1:Iris经典模型算法
1）采用tensorflow自带模块

import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
import numpy as np
x_train=datasets.load_iris().data
y_train=datasets.load_iris().target
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(x_train)
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(y_train)
tf.random.set_seed(116)model=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(3,activation='softmax',kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2())
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.1),loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),metrics=['sparse_categorical_accuracy'])
model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=500,validation_split=0.2,validation_freq=20)
model.summary()

2）其中类采用自定义类进行

import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras import Model
x_train=datasets.load_iris().data
y_train=datasets.load_iris().target
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(x_train)
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(y_train)
tf.random.set_seed(116)class  IrisModel(Model):def __init__(self):super(IrisModel,self).__init__()self.dl=Dense(3,activation='sigmoid',kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2())def call(self, x):y=self.dl(x)return ymodel=IrisModel()model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.1),loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),metrics=['sparse_categorical_accuracy'])
model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=500,validation_freq=20,validation_split=0.2)
model.summary()

手写识别体mnist案例

1)采用类
在这里插import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense,Flatten
from tensorflow.keras import Model
minst=tf.keras.datasets.mnist
(x_train,y_train),(x_test,y_test)=minst.load_data()
x_train,x_test=x_train/255,x_test/255
class MnistModel(Model):def __init__(self):super(MnistModel,self).__init__()self.flatten=Flatten()self.d1=Dense(128,activation='relu')self.d2=Dense(10,activation='softmax')def call(self,x):x=self.flatten(x)x=self.d1(x)y=self.d2(x)return ymnistmodel=MnistModel()
mnistmodel.compile(optimizer='adam',loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),metrics=['sparse_categorical_accuracy'])
mnistmodel.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=5,validation_data=(x_test,y_test),validation_freq=1)
mnistmodel.summary()入代码片

2)采用自带模型
import tensorflow as tf
mnist=tf.keras.datasets.mnist
(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()
x_train,x_test=x_train/255,x_test/255
model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(),tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu'),tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),metrics=['sparse_categorical_accuracy'])
model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=5,validation_data=(x_test,y_test),validation_freq=1)
model.summary()

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