tensorflow画损失函数的代码_使用TensorFlow编写您的第一个神经网络
介绍
神经网络是受生物神经网络启发而产生的一套特殊的机器学习算法,它们彻底改变了机器学习。简单地说,它们是通用的函数近似,可以应用于几乎任何关于学习从输入到输出空间的复杂映射的机器学习问题。
神经网络可能相当复杂,但在这篇文章中,我将解释如何编写您的第一个尝试学习x和y之间的线性关系的神经网络。
y = 2 * x - 1
上面的方程是一个简单的线性方程,我们不一定需要神经网络来学习这种关系。但是让我们通过这个例子来理解如何使用Python、Numpy和Tensorflow来编写第一个神经网络。
NumPy是Python用于科学计算的基本包。
TensorFlow是一个开放源代码的机器学习框架,开发人员可以轻松构建和部署机器学习支持的应用程序。
Python代码
让我们首先导入所需的依赖项。我们将导入tensorflow,numpy和keras
import tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow import keras
创建一个具有1层的神经网络,该层具有1个神经元,其输入形状为1。
model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units =1, input_shape=[1])])
使用优化器和损失函数编译机器学习模型。
- 损失函数将猜测的答案与已知的正确答案进行比较,并衡量其结果的好坏。本文中我们使用一个简单的损失函数,即mean_squared_error。
- 该机器学习模型还需要优化器函数。根据损失函数的运行情况,它将尝试使损失最小化。
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
现在,我们已经编译了模型,我们可以打印模型摘要并查看图。使用以下语句来打印摘要。
print(model.summary())
请注意,我们的模型只有一层,可以接受2个参数并输出1个值。
现在让我们将模型拟合到一些训练数据上。由于我们要学习的关系非常简单,因此仅需几个示例就足以训练模型。
epochs等于500意味着模型将尝试500次迭代优化它的权重。
xs = np.array([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype=float)ys = np.array([-3.0, -1.0, 1.0, 3.0, 5.0, 7.0], dtype=float)model.fit(xs, ys, epochs = 500)
调用odel.fit()我们可以看到训练的输出。请注意,随着epochs数的增加,损失不断减少。
最后,让我们使用模型执行预测。使用以下语句检查输入x = 10.0的输出。
print(model.predict([10.0]))
输出为:18.978909
可以看到,逼近函数输出的值非常接近19.0。
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