跑流量的网站,南宁网站建设优化案例,上海设计网站开发,wordpress 后门软件文章目录 1. 生成拟合数据集2. 构建线性回归模型数据流图3. 在Session中运行已构建的数据流图4. 输出拟合的线性回归模型5. TensorBoard神经网络数据流图可视化6. 完整代码 本文讲解#xff1a; 以一元线性回归模型为例#xff0c; 介绍如何使用TensorFlow 搭建模型 并通过会… 文章目录 1. 生成拟合数据集2. 构建线性回归模型数据流图3. 在Session中运行已构建的数据流图4. 输出拟合的线性回归模型5. TensorBoard神经网络数据流图可视化6. 完整代码 本文讲解 以一元线性回归模型为例 介绍如何使用TensorFlow 搭建模型 并通过会话与后台建立联系并通过数据来训练模型求解参数 直到达到预期结果为止。学习如何使用TensorBoard可视化工具来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。 设给定一批由 y3x2生成的数据集( x y )建立线性回归模型h(x) wx b 预测出 w3 和 b2。 1. 生成拟合数据集
数据集只含有一个特征向量注意误差项需要满足高斯分布正态分布程序使用了NumPy和Matplotlib库。 NumPy是Python的一个开源数值科学计算库可用来存储和处理大型矩阵。Matplotlib是Python的绘图库它可与NumPy一起使用提供了一种有效的MATLAB开源替代方案。 其代码如下:
# 首先导入3个库
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt# 随机产生100个数据点,随机概率符合高斯分布(正态分布)
num_points 100
vectors_set []
for i in range(num_points):# Draw random samples from a normal (Gaussian) distribution.x1 np.random.normal(0., 0.55)y1 x1 * 0.1 0.3 np.random.normal(0.0, 0.03)# 坐标点vectors_set.append([x1, y1])
# 定义特征向量x
x_data [v[0] for v in vectors_set]
# 定义标签向量y
y_data [v[1] for v in vectors_set]# 按[x_data,y_data]在X-Y坐标系中以打点方式显示,调用plt建立坐标系并将值输出
plt.scatter(x_data, y_data, cb)
plt.show() 2. 构建线性回归模型数据流图
# 利用TensorFlow随机产生w和b,为了图形显示需要,分别定义名称 myw 和 myb
w tf.Variable(tf.compat.v1.random_uniform([1], -1., 1.), namemyw)
b tf.Variable(tf.zeros([1]), namemyb)
# 根据随机产生的w和b,结合上面随机产生的特征向量x_data,经过计算得出预估值
y w * x_data b
# 以预估值y和实际值y_data之间的均方差作为损失
loss tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data, namemysquare), namemyloss)
# 采用梯度下降法来优化参数
optimizer tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train optimizer.minimize(loss, namemytrain)3. 在Session中运行已构建的数据流图
# global_variables_initializer初始化Variable等变量
sess tf.compat.v1.Session()
init tf.compat.v1.global_variables_initializer()
sess.run(init)
print(w, sess.run(w), b , sess.run(b), sess.run(loss))
# 迭代20次train
for step in range(20):sess.run(train)print(w, sess.run(w), b, sess.run(b), sess.run(loss))输出w和b损失值的变化情况可以看到损失值从0.42降到了0.001。当然每次拟合的结果都不一致。 4. 输出拟合的线性回归模型
plt.scatter(x_data, y_data, cb)
plt.plot(x_data, sess.run(w) * x_data sess.run(b))
plt.show()5. TensorBoard神经网络数据流图可视化 TensorBoard 是 TensorFlow 的可视化工具包 使用者通过TensorBoard可以将代码实现的数据流图以可视化的图形显示在浏览器中这样方便使用者编写和调试TensorFlow数据流图程序。 首先将数据流图写入到文件中
# 写入磁盘,以供TensorBoard在浏览器中展示
writer tf.compat.v1.summary.FileWriter(./mytmp, sess.graph)运行该代码后就可以将整个神经网络节点信息写入./mytmp目录下。 打开终端执行如下命令
tensorboard --logdir./tensflow-demo/mytmpServing TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.15.1 at http://localhost:6007/ (Press CTRLC to quit)访问 http://localhost:6007/如下图生成的神经网络数据流图 通过添加参数--bind_all 将图暴露给网络。 6. 完整代码
# 首先导入3个库
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt# 随机产生100个数据点,随机概率符合高斯分布(正态分布)
num_points 100
vectors_set []
for i in range(num_points):# Draw random samples from a normal (Gaussian) distribution.x1 np.random.normal(0., 0.55)y1 x1 * 0.1 0.3 np.random.normal(0.0, 0.03)# 坐标点vectors_set.append([x1, y1])
# 定义特征向量x
x_data [v[0] for v in vectors_set]
# 定义标签向量y
y_data [v[1] for v in vectors_set]# 按[x_data,y_data]在X-Y坐标系中以打点方式显示,调用plt建立坐标系并将值输出
# plt.scatter(x_data, y_data, cb)
# plt.show()tf.compat.v1.disable_v2_behavior()# 利用TensorFlow随机产生w和b,为了图形显示需要,分别定义名称myw 和 myb
w tf.Variable(tf.compat.v1.random_uniform([1], -1., 1.), namemyw)
b tf.Variable(tf.zeros([1]), namemyb)
# 根据随机产生的w和b,结合上面随机产生的特征向量x_data,经过计算得出预估值
y w * x_data b
# 以预估值y和实际值y_data之间的均方差作为损失
loss tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data, namemysquare), namemyloss)
# 采用梯度下降法来优化参数
optimizer tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train optimizer.minimize(loss, namemytrain)# global_variables_initializer初始化Variable等变量
sess tf.compat.v1.Session()
init tf.compat.v1.global_variables_initializer()
sess.run(init)
print(w, sess.run(w), b , sess.run(b), sess.run(loss))
# 迭代20次train
for step in range(20):sess.run(train)print(w, sess.run(w), b, sess.run(b), sess.run(loss))# 写入磁盘,供TensorBoard在浏览器中展示
# writer tf.compat.v1.summary.FileWriter(./mytmp, sess.graph)
#
plt.scatter(x_data, y_data, cb)
plt.plot(x_data, sess.run(w) * x_data sess.run(b))
plt.show()
因为运行的是TensorFlow 1.x 系统运行的是 TensorFlow 2.x.所以运行过程中有两个问题
1.没有Session
在 TF2 中可以通过 tf.compat.v1.Session() 访问会话 2.loss passed to Optimizer.compute_gradients should be a function when eager execution is enabled
在代码前面添加如下代码屏蔽v2的行为
tf.compat.v1.disable_v2_behavior()
