    之前写过一些机器学习的基础算法，发现大家都不感兴趣，痛定思痛了很久，决定深入浅出的写这一门学问。

这里写目录标题

1.下载
2.tensorflow-kears
- 2.1分类问题和回归问题
- - 2.1.1目标函数
  - 2.1.2实战代码

1.下载

开始咱们先讲一下下载吧，注意事项：
1.python3.6以上版本用tensorflow会很麻烦
2.我是用anaconda来下载的tensorflow包
3.下载spyder和各种包咱们都可以用anaconda navigator，就是那个个有页面的。

2.tensorflow-kears

主要讲解api估计讲理论各位也不想听，也没有时间去听。

1.实现在tensorflow.keras下

from tensorflow import keras

tf.keras和keras的区别(懂得自然懂，不懂不看了）
1.tf.keras全面支持eager mode
2.tf.kears支持基于tf.data的模型训练
3.tf.keras支持TPU训练
4.tf.keras支持tf.distribution中的分布式策略

2.1分类问题和回归问题

分类问题预测的是数据的类别，模型输出的是概率分布。

例子：蔬菜有三个类别可以选：西红柿，玉米(这是蔬菜吗？），土豆，得到三分类问题输出的是【0.1，0.6，0.3】咱们得到玉米的概率最大，所以说预测到这个东西是玉米啊。

回归问题预测的是值，模型输出的是一个实数值。
（就像咱们小时候学的最小二乘法就是一个预测值的方法）

2.1.1目标函数

为什么需要目标函数？参数不可能一下子就预测的很准，所以我们需要逐步调整参数。

Model A[0.1,0.1,0.8] Model B[0.1,0.4,0.5]
就当第二个参数才是正确的，但是模型A和B都错了，但是模型B预测的更加准确。目标函数就是能衡量模型的好和坏

分类问题需要衡量目标类别与当前预测的差距。

例子:假设三分类问题输出的例子为：【0.2，0.7，0.1】
咱们输出出来的是第二个最大，其实真实的数据为【0，0，1】（这个为one-hot编码）
咱们就要看这两个类别的差距

one-hot编码，把正整数变为向量表达：生成一个长度不小于正整数的向量，只有正整数的位置处为1，其余位置都为0.

分类问题常用的几个方法：
1.平方差损失
2.交叉熵损失
这里咱们就不写公式了，直接写例子：

预测值：【0.2，0.7，0.1】
真实值：【0，0，1】
损失函数值：[(0.2-0）²+(0.7-0)²+(0.1-1)²]*0.5=0.65(平方差损失)

回归问题的方式：
1.平方差损失
2.绝对值损失

模型的训练就是调整参数使目标函数逐渐变小的过程。(只看这句话可能会不明白)

2.1.2实战代码

keras搭建分类模型(api可以在https://tensorflow.google.cn/这个网站自行查找)

import matplotlib as mat
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import sklearn
import pandas as pd
import os,sys,time
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(sys.version_info)
for module in mat,np,pd,sklearn,tf,keras:print(module.__name__,module.__version__)
上面是用的包和输出一下我的版本，版本不同api的名字和用法也有区别。可能会报错。
这是我的版本：
matplotlib 3.1.3
numpy 1.17.3
pandas 0.25.2
sklearn 0.22.1
tensorflow 2.0.0
tensorflow_core.keras 2.2.4-tf

提取信息方法：

fashion_mnist=keras.datasets.fashion_mnist
#上面是导入的公共的一个数据集
(x_train_all,y_train_all),(x_test,y_test)=fashion_mnist.load_data()
#把训练集和测试集分出来
x_valid,x_train=x_train_all[:5000],x_train_all[5000:]
y_valid,y_train=y_train_all[:5000],y_train_all[5000:]
#把总的训练集拆分成训练集和验证集
print(x_valid.shape,y_valid.shape)
print(x_train.shape,y_train.shape)
print(x_test.shape,y_test.shape)’
输出为:
(5000, 28, 28) (5000,)
(55000, 28, 28) (55000,)
(10000, 28, 28) (10000,)
我把可能出现的下载不成功怎么解决的问题写在问题专栏里了，大家根据需要可以看一下。如果有其他问题，在评论区说一下，一起讨论。

显示图片(我在想要不要写个博客把每个函数的参数都写明白)：

def show_picture(img):plt.imshow(img, cmap="binary")#imshow()函数负责对图像进行处理，并显示其格式，但是不能显示。#show()可以显示plt.show()
show_picture(x_train[0])

显示的图片：

显示一群图片：

def show_imgs(n_rows,n_cols,x_data,y_data,class_names):assert len(x_data)==len(y_data)assert n_rows*n_cols<len(x_data)plt.figure(figsize=(n_cols*1.4,n_rows*1.6))for row in range(n_rows):for col in range(n_cols):index=n_cols*row+colplt.subplot(n_rows,n_cols,index+1)#小图plt.imshow(x_data[index],cmap="binary",interpolation='nearest')plt.axis('off')#不需要坐标系plt.title(class_names[y_data[index]])plt.show()
class_names=['T-shirt','Trouser','Pullover','Dress','Coat','Sandal','Shirt','Sneaker','Bag','Ankle boot']
#这个是百度的规律
show_imgs(3, 5, x_train, y_train, class_names)

建立keras模型：我们用的是Sequential函数我直接给大家api连接：
点击这里打开api官方链接

Sequential就是把所有的层次堆叠起来(听不懂别着急,知道堆叠两个字就好)。

model=keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=[28,28]))
#展开图片形成的28×28一维向量
model.add(keras.layers.Dense(300,activation="relu"))
#300个单元，激活函数是relu的全连接层。是分类器的作用
model.add(keras.layers.Dense(100,activation="relu"))
model.add(keras.layers.Dense(10,activation="softmax"))
#控制输出用softmax,输出的长度为10
#relu:y=max(0,x)，输入一个x，如果x>0输出x,如果x<0，输出0
#softmax：把向量变成概率分布：x=[x1,x2,x3],-->y=[e^x1^/sum,e^x2^/sum,e^x3^/sum],sum=e^x1^+e^x2^+e^x3^
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy",optimizer="sgd",metrics=["accuracy"])
#optimizer是使目标函数变小

这个时候进行一下操作：

model.layers
Out[3]:
[<tensorflow.python.keras.layers.core.Flatten at 0x1dc66ee9fc8>,<tensorflow.python.keras.layers.core.Dense at 0x1dc6d3598c8>,<tensorflow.python.keras.layers.core.Dense at 0x1dc7085afc8>,<tensorflow.python.keras.layers.core.Dense at 0x1dc7086b048>]model.summary()
Model: "sequential_1"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
flatten_1 (Flatten)          (None, 784)               0
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense)              (None, 300)               235500
_________________________________________________________________
dense_4 (Dense)              (None, 100)               30100
_________________________________________________________________
dense_5 (Dense)              (None, 10)                1010
=================================================================
Total params: 266,610
Trainable params: 266,610
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

现在咱们讲一下全连接层是什么：[None,784] *w+b->[None,300] (->是全连接层的操作，w是乘到的矩阵) 其中w.shape=[784,300],b=[300]

接着咱们要开始训练咱们的模型了。

history=model.fit(x_train,y_train,epochs=10,validation_data=(x_valid,y_valid))
#validation_data是验证里面是验证集合

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