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【深度學(xué)習(xí)】實(shí)驗(yàn)06 使用TensorFlow完成線性回歸

2年前作者：Want595分類：Toy博客閱讀(22)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了【深度學(xué)習(xí)】實(shí)驗(yàn)06 使用TensorFlow完成線性回歸。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

使用TensorFlow完成線性回歸

TensorFlow是由Google開(kāi)發(fā)的一個(gè)開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。它可以讓開(kāi)發(fā)者更加輕松地構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，從而解決各種自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的問(wèn)題。

TensorFlow的主要特點(diǎn)是靈活性和可伸縮性。它實(shí)現(xiàn)了一種基于數(shù)據(jù)流圖的計(jì)算模型，使得用戶可以定義自己的計(jì)算圖，控制模型的計(jì)算過(guò)程。同時(shí)，TensorFlow支持分布式計(jì)算，使得用戶可以在多臺(tái)機(jī)器上運(yùn)行大規(guī)模計(jì)算任務(wù)，從而提高計(jì)算效率。

TensorFlow包含了許多高級(jí)API，例如Keras和Estimator，使得用戶可以更加輕松地構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。Keras提供了一個(gè)易于使用的高級(jí)API，使得用戶可以在不需要深入了解TensorFlow的情況下，構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。Estimator則提供了一種更加低級(jí)的API，使得用戶可以更加靈活地定義模型的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過(guò)程。

TensorFlow還提供了一個(gè)交互式開(kāi)發(fā)環(huán)境，稱為TensorBoard，可以幫助用戶可視化模型的計(jì)算圖、訓(xùn)練過(guò)程和性能指標(biāo)，從而更加直觀地理解和調(diào)試深度學(xué)習(xí)模型。

由于TensorFlow的靈活性和可伸縮性，它已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，包括自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、推薦系統(tǒng)等。例如，在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，TensorFlow被用于構(gòu)建和訓(xùn)練各種強(qiáng)大的模型，例如機(jī)器翻譯模型、文本分類模型、語(yǔ)言生成模型等。

總的來(lái)說(shuō)，TensorFlow是一個(gè)強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，可以幫助用戶更加輕松地構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，TensorFlow將繼續(xù)發(fā)揮重要的作用，推動(dòng)各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展和創(chuàng)新。

1. 導(dǎo)入TensorFlow庫(kù)

# 導(dǎo)入相關(guān)庫(kù)
%matplotlib inline
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

2. 構(gòu)造數(shù)據(jù)集

# 產(chǎn)出樣本點(diǎn)個(gè)數(shù)
n_observations = 100
# 產(chǎn)出-3~3之間的樣本點(diǎn)
xs = np.linspace(-3, 3, n_observations) 
# sin擾動(dòng)
ys = np.sin(xs) + np.random.uniform(-0.5, 0.5, n_observations)

xs

   array([-3.        , -2.93939394, -2.87878788, -2.81818182, -2.75757576,
          -2.6969697 , -2.63636364, -2.57575758, -2.51515152, -2.45454545,
          -2.39393939, -2.33333333, -2.27272727, -2.21212121, -2.15151515,
          -2.09090909, -2.03030303, -1.96969697, -1.90909091, -1.84848485,
          -1.78787879, -1.72727273, -1.66666667, -1.60606061, -1.54545455,
          -1.48484848, -1.42424242, -1.36363636, -1.3030303 , -1.24242424,
          -1.18181818, -1.12121212, -1.06060606, -1.        , -0.93939394,
          -0.87878788, -0.81818182, -0.75757576, -0.6969697 , -0.63636364,
          -0.57575758, -0.51515152, -0.45454545, -0.39393939, -0.33333333,
          -0.27272727, -0.21212121, -0.15151515, -0.09090909, -0.03030303,
           0.03030303,  0.09090909,  0.15151515,  0.21212121,  0.27272727,
           0.33333333,  0.39393939,  0.45454545,  0.51515152,  0.57575758,
           0.63636364,  0.6969697 ,  0.75757576,  0.81818182,  0.87878788,
           0.93939394,  1.        ,  1.06060606,  1.12121212,  1.18181818,
           1.24242424,  1.3030303 ,  1.36363636,  1.42424242,  1.48484848,
           1.54545455,  1.60606061,  1.66666667,  1.72727273,  1.78787879,
           1.84848485,  1.90909091,  1.96969697,  2.03030303,  2.09090909,
           2.15151515,  2.21212121,  2.27272727,  2.33333333,  2.39393939,
           2.45454545,  2.51515152,  2.57575758,  2.63636364,  2.6969697 ,
           2.75757576,  2.81818182,  2.87878788,  2.93939394,  3.        ])

ys

   array([-0.62568008,  0.01486274, -0.29232541, -0.05271084,
-0.53407957,
          -0.37199581, -0.40235236, -0.80005504, -0.2280913 , -0.96111433,
          -0.58732159, -0.71310851, -1.19817878, -0.93036437, -1.02682804,
          -1.33669261, -1.36873043, -0.44500172, -1.38769079, -0.52899793,
          -0.78090929, -1.1470421 , -0.79274726, -0.95139505, -1.3536293 ,
          -1.15097615, -1.04909201, -0.89071026, -0.81181765, -0.70292996,
          -0.49732344, -1.22800179, -1.21280414, -0.59583172, -1.05027515,
          -0.56369191, -0.68680323, -0.20454038, -0.32429566, -0.84640122,
          -0.08175012, -0.76910728, -0.59206189, -0.09984673, -0.52465978,
          -0.30498277,  0.08593627, -0.29488864,  0.24698113, -0.07324925,
           0.12773032,  0.55508531,  0.14794648,  0.40155342,  0.31717698,
           0.63213964,  0.35736413,  0.05264068,  0.39858619,  1.00710311,
           0.73844747,  1.12858026,  0.59779567,  1.22131999,  0.80849061,
           0.72796849,  1.0990044 ,  0.45447096,  1.15217952,  1.31846002,
           1.27140258,  0.65264777,  1.15205186,  0.90705463,  0.82489198,
           0.50572125,  1.47115594,  0.98209434,  0.95763951,  0.50225094,
           1.40415029,  0.74618984,  0.90620692,  0.40593222,  0.62737999,
           1.05236579,  1.20041249,  1.14784273,  0.54798933,  0.18167682,
           0.50830766,  0.92498585,  0.9778136 ,  0.42331405,  0.88163729,
           0.67235809, -0.00539421, -0.06219493,  0.26436412,  0.51978602])

# 可視化圖長(zhǎng)和寬
plt.rcParams["figure.figsize"] = (6,4)
# 繪制散點(diǎn)圖
plt.scatter(xs, ys) 
plt.show()

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3. 定義基本模型

# 占位
X = tf.placeholder(tf.float32, name='X')
Y = tf.placeholder(tf.float32, name='Y')

# 隨機(jī)采樣出變量
W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='weight') 
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='bias')

# 手寫y = wx+b
Y_pred = tf.add(tf.multiply(X, W), b)

# 定義損失函數(shù)mse
loss = tf.square(Y - Y_pred, name='loss')

# 學(xué)習(xí)率
learning_rate = 0.01
# 優(yōu)化器，就是tensorflow中梯度下降的策略
# 定義梯度下降,申明學(xué)習(xí)率和針對(duì)那個(gè)loss求最小化
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss)

4. 訓(xùn)練模型

# 去樣本數(shù)量
n_samples = xs.shape[0]
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    # 記得初始化所有變量
    sess.run(init) 
    writer = tf.summary.FileWriter('../graphs/linear_reg', sess.graph)
    # 訓(xùn)練模型
    for i in range(50):
        #初始化損失函數(shù)
        total_loss = 0
        for x, y in zip(xs, ys):
            # 通過(guò)feed_dic把數(shù)據(jù)灌進(jìn)去
            _, l = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: x, Y:y}) #_是optimizer的返回，在這沒(méi)有用就省略
            total_loss += l #統(tǒng)計(jì)每輪樣本的損失
        print('Epoch {0}: {1}'.format(i, total_loss/n_samples)) #求損失平均

    # 關(guān)閉writer
    writer.close() 
    # 取出w和b的值
    W, b = sess.run([W, b])

Epoch 0: [0.48447946]
Epoch 1: [0.20947962]
Epoch 2: [0.19649307]
Epoch 3: [0.19527708]
Epoch 4: [0.19514856]
Epoch 5: [0.19513479]
Epoch 6: [0.19513334]
Epoch 7: [0.19513316]
Epoch 8: [0.19513315]
Epoch 9: [0.19513315]
Epoch 10: [0.19513315]
Epoch 11: [0.19513315]
Epoch 12: [0.19513315]
Epoch 13: [0.19513315]
Epoch 14: [0.19513315]
Epoch 15: [0.19513315]
Epoch 16: [0.19513315]
Epoch 17: [0.19513315]
Epoch 18: [0.19513315]
Epoch 19: [0.19513315]
Epoch 20: [0.19513315]
Epoch 21: [0.19513315]
Epoch 22: [0.19513315]
Epoch 23: [0.19513315]
Epoch 24: [0.19513315]
Epoch 25: [0.19513315]
Epoch 26: [0.19513315]
Epoch 27: [0.19513315]
Epoch 28: [0.19513315]
Epoch 29: [0.19513315]
Epoch 30: [0.19513315]
Epoch 31: [0.19513315]
Epoch 32: [0.19513315]
Epoch 33: [0.19513315]
Epoch 34: [0.19513315]
Epoch 35: [0.19513315]
Epoch 36: [0.19513315]
Epoch 37: [0.19513315]
Epoch 38: [0.19513315]
Epoch 39: [0.19513315]
Epoch 40: [0.19513315]
Epoch 41: [0.19513315]
Epoch 42: [0.19513315]
Epoch 43: [0.19513315]
Epoch 44: [0.19513315]
Epoch 45: [0.19513315]
Epoch 46: [0.19513315]
Epoch 47: [0.19513315]
Epoch 48: [0.19513315]
Epoch 49: [0.19513315]

print(W,b)
print("W:"+str(W[0]))
print("b:"+str(b[0]))

[0.23069778] [-0.12590201]
W:0.23069778
b:-0.12590201

5. 線性回歸圖

# 線性回歸圖
plt.plot(xs, ys, 'bo', label='Real data')
plt.plot(xs, xs * W + b, 'r', label='Predicted data')
plt.legend()
plt.show()

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序號(hào)	文章目錄	直達(dá)鏈接
1	波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132181950
2	鳶尾花數(shù)據(jù)集分析	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182057
3	特征處理	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182165
4	交叉驗(yàn)證	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182238
5	構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182341
6	使用TensorFlow完成線性回歸	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182417
7	使用TensorFlow完成邏輯回歸	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182496
8	TensorBoard案例	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182584
9	使用Keras完成線性回歸	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182723
10	使用Keras完成邏輯回歸	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182795
11	使用Keras預(yù)訓(xùn)練模型完成貓狗識(shí)別	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132243928
12	使用PyTorch訓(xùn)練模型	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132243989
13	使用Dropout抑制過(guò)擬合	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244111
14	使用CNN完成MNIST手寫體識(shí)別(TensorFlow)	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244499
15	使用CNN完成MNIST手寫體識(shí)別(Keras)	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244552
16	使用CNN完成MNIST手寫體識(shí)別(PyTorch)	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244641
17	使用GAN生成手寫數(shù)字樣本	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244764
18	自然語(yǔ)言處理	https://want595.blog.csdn.net/article/details/132276591

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機(jī)器學(xué)習(xí)6：使用 TensorFlow 的訓(xùn)練線性回歸模型
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【深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)】線性模型（二）：使用NumPy實(shí)現(xiàn)線性模型：梯度下降法
目錄一、實(shí)驗(yàn)介紹二、實(shí)驗(yàn)環(huán)境 1. 配置虛擬環(huán)境 2. 庫(kù)版本介紹三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 0. 導(dǎo)入庫(kù) 1. 初始化參數(shù) 2. 線性模型?linear_model 3. 損失函數(shù)loss_function 4. 梯度計(jì)算函數(shù)compute_gradients 5. 梯度下降函數(shù)gradient_descent 6. 調(diào)用函數(shù) ? ? ? ????????使用NumPy實(shí)現(xiàn)線性模型：梯度下降法
2024年02月07日
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深度學(xué)習(xí)(一)，線性回歸與邏輯回歸
? ? ? ? 代碼是自己敲得，圖是自己畫的，連公式都是一個(gè)一個(gè)字打的, 希望贊是你給的(≧?≦)。 ????????線性回歸(Liner Regression),俗稱lr。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 一個(gè)大家熟悉得不能再熟悉的式子，便是線性回歸
2024年03月25日
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機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)——使用paddle實(shí)現(xiàn)隨機(jī)梯度下降算法SGD對(duì)波士頓房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸和預(yù)測(cè)
隨機(jī)梯度下降（SGD）也稱為增量梯度下降，是一種迭代方法，用于優(yōu)化可微分目標(biāo)函數(shù)。該方法通過(guò)在小批量數(shù)據(jù)上計(jì)算損失函數(shù)的梯度而迭代地更新權(quán)重與偏置項(xiàng)。SGD在高度非凸的損失表面上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了樸素梯度下降法，這種簡(jiǎn)單的爬山法技術(shù)已經(jīng)主導(dǎo)了現(xiàn)代的非凸優(yōu)化。
2024年02月03日
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吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)-可選實(shí)驗(yàn):使用ScikitLearn進(jìn)行線性回歸（Linear Regression using Scikit-Learn）
有一個(gè)開(kāi)源的、商業(yè)上可用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包，叫做scikit-learn。這個(gè)工具包包含了你將在本課程中使用的許多算法的實(shí)現(xiàn)。在本實(shí)驗(yàn)中，你將:利用scikit-learn實(shí)現(xiàn)使用梯度下降的線性回歸您將使用scikit-learn中的函數(shù)以及matplotlib和NumPy。 np.set_printoptions(precision=2) 的作用是告訴
2024年03月14日
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機(jī)器學(xué)習(xí)&&深度學(xué)習(xí)——線性回歸的簡(jiǎn)潔實(shí)現(xiàn)
?????作者簡(jiǎn)介：一位即將上大四，正專攻機(jī)器學(xué)習(xí)的保研er ??上期文章：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)——線性回歸的從零開(kāi)始實(shí)現(xiàn) ??訂閱專欄：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 希望文章對(duì)你們有所幫助由于數(shù)據(jù)迭代器、損失函數(shù)、優(yōu)化器以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很常用，現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)庫(kù)也為我們實(shí)現(xiàn)了
2024年02月15日
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機(jī)器學(xué)習(xí)&&深度學(xué)習(xí)——線性回歸的基本元素
回歸用來(lái)表示輸入輸出之間的關(guān)系。用實(shí)際例子來(lái)解釋一下線性回歸：根據(jù)房屋的面積、房齡來(lái)估算房屋價(jià)格。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)預(yù)測(cè)放假的模型，需要收集一個(gè)真實(shí)的數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包括了房屋的銷售價(jià)格、面積和房齡。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，這個(gè)數(shù)據(jù)集稱為訓(xùn)練集（training set）
2024年02月15日
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李沐《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 線性回歸
李沐《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》預(yù)備知識(shí) 張量操作及數(shù)據(jù)處理李沐《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》預(yù)備知識(shí) 線性代數(shù)及微積分教材：李沐《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》線性回歸基于的假設(shè) ：假設(shè)自變量和因變量之間的關(guān)系是線性的，這里通常允許包含觀測(cè)值的一些噪聲；假設(shè)任何噪聲都比較正常
2024年01月21日
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深度學(xué)習(xí)與邏輯回歸模型的融合--TensorFlow多元分類的高級(jí)應(yīng)用
說(shuō)到數(shù)字識(shí)別問(wèn)題，這是一個(gè)分類問(wèn)題，也就是我們要探討的邏輯回歸問(wèn)題。邏輯回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中非常經(jīng)典的一種算法。線性回歸和邏輯回歸的關(guān)系就是：邏輯回歸是廣義的線性回歸。它們就是一個(gè)東西，只是范圍不同。我在文章《深度學(xué)習(xí)在單線性回歸方程中的應(yīng)
2024年02月04日
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