tensorflow学习笔记（五）

（听完北大曹健老师的课，特此复习）

一、本节课的知识点

神经网络搭建八股
iris代码复现
MNIST数据集
训练MNIST数据集
Fashion数据集

二、用Tensorflow API：tf.keras搭建网络八股

六步法

import相关包
准备训练集train，测试集test
搭建网络结构 model = tf.keras.models.Sequential（顺序搭建的方法）
配置模型参数 model.compile
配置训练参数 model.fit
显示模型结构 model.summary

三、iris代码复现

import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
import numpy as npx_train = datasets.load_iris().data
y_train = datasets.load_iris().targetnp.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'])
'''
优化器：这里使用的是一般的梯度下降法；
损失函数：由于我们输出的是概率分布（该特征属于三种鸢尾花的概率值，故from_logits设为Flase）
网络的评估函数：由于预测值y是概率分布，标签y_是数值，故使用sparse_categorical_accuracy
'''
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=500, validation_split=0.2, validation_freq=20)
#validation_split=0.2的意思是取数据集的20%作为测试集，剩下的作为训练集
#validation_freq=20的意思是每20次epoch测试一次
model.summary()

六步法

import相关包
准备训练集train，测试集test
class MyModel(Model) model=MyModel搭建网络机构（模式化子类的方法）
model.compile
model.fit
model.summary

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras import Model
from sklearn import datasets
import numpy as npx_train = datasets.load_iris().data
y_train = datasets.load_iris().targetnp.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.d1 = Dense(3, activation='softmax', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2())def call(self, x):y = self.d1(x)return ymodel = IrisModel() #实例化模型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()

四、MNIST数据集

简介：

输出：

使用Sequential完成对MNIST手写数字的识别

import tensorflow as tfmnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
#归一化，将输入特征中每个点的像素值归一化到0~1，更适合神经网络吸收（我这里理解的是更方便计算）
model = tf.keras.models.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()

用子类化的方法：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras import Modelmnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0class 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 ymodel = MnistModel()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()

五、fashion数据集

简介：

用Sequential的方法顺序搭建模型实现对fashion数据集的识别

import tensorflow as tffashion = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = fashion.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0model = tf.keras.models.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()

用子类的方法实现：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras import Modelfashion = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = fashion.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0class 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 ymodel = MnistModel()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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