TensorFlow神经网络实现鸢尾花的分类（初学者）

本文是为了初步接触神经网络结构的代码及解释，利用tensorflow实现

整体架构：

1、先准备数据集，并拆分数据集，模拟人类认识过程，将数据集做乱序处理

2、准备网络参数，并建立网络结构

3、开始训练过程，

4、开始验证过程

5、实现准确率acc和损失loss的可视化

一、数据集的处理及了解数据集

代码如下：

#导入所需模块
from  sklearn  import datasets
from pandas import DataFrame
import pandas as pd

#数据集是从sklearn的datasets下载的
x_data =datasets.load_iris().data
y_data =datasets.load_iris().target
print("x_data from datasets:\n",x_data)
print("y_data from datasets:\n",y_data)

#为了增加数据可读性，将刚才的数据整理成表格
x_data = DataFrame(x_data,columns=['花萼长度','花萼宽度','花瓣长度','花瓣宽度'])
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) #设置列对齐
print("x-data add index:\n",x_data)

#在x列表中加入新的类别y
x_data['类别'] = y_data
print("x_data add a column:\n",x_data)

这段代码会让我们初步了解到我们下载的数据集的结构和类型

二、进入主题，如何实现分类问题

因为我们所下载的数据中输入有4个特征，分别是花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽，输出是3个鸢尾花种类，分别是狗尾草、杂色、佛吉尼亚鸢尾花。那我们简单的建立一个4输入3输出不包含隐藏层的传统神经网络。为了初学者了解函数，每一行代码都会加上注释，代码函数是别人已经定义好的，我们要做的是如何学会并使用。代码如下：

#导入所需模块
import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
from matplotlib import pyplot as plt
import  numpy as np

#导入数据，分别为输入特征和标签
x_data =datasets.load_iris().data
y_data =datasets.load_iris().target

#随机打乱数据（因为原始数据是顺序的，顺序不打乱会影响准确率）
#seed:随机数种子，是一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都是一样
np.random.seed(116)   #使用相同的seed，保证输入特征和标签一一对应
np.random.shuffle(x_data)
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(y_data)
tf.random.set_seed(116)

#将打乱后的数据集分割为训练集和测试集，训练集为前120行，测试集为后30行
x_train = x_data[:-30] #表示0至去掉后面30个
y_train = y_data[:-30]
x_test = x_data[-30:]
y_test = y_data[-30:]

#转换x的数据类型，否则后面矩形相乘时会因数据类型不一致报错
x_train = tf.cast(x_train,tf.float32)   #tf.cast强转换类型
x_test = tf.cast(x_test,tf.float32)

#from_tensor_slices函数使输出特征和标签值一一对应，并分batch批次进入网络
train_db =tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train)).batch(32)
test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test,y_test)).batch(32)

#生成神经网络的参数，4个输入特征，所以输入层有4个输入节点，3分类问题，输出为3个神经元
#要用tf.Variable（）标记参数可训练
#使用seed使每次生成的随机数相同（实际上不用强调seed），保证xy一致即可
w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([4,3],stddev=0.1,seed=1))
b1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([3],stddev=0.1,seed=1))

ir = 0.1 #学习率为0.1
train_loss_result = []  #将每轮的loss记录在此列表中，为后续画loss曲线提供数据
test_acc=[]  #将每轮的acc记录在此列表中，为后续画acc曲线提供数据
epoch = 500 #循环500轮
loss_all = 0  #每轮分为4个step，loss_all记录四个step生成4个loss的和，现在
              #只是先定义这个量

#开始训练部分
for epoch in range(epoch):   #数据集级别的循环，每个epoch循环一次数据集
    for step,(x_train,y_train) in enumerate(train_db):  #batch级别的循环，
                                                        # 每个step循环一次
        with  tf.GradientTape() as  tape:    #with 结构记录梯度信息
            y = tf.matmul(x_train,w1) + b1   #神经网络的算法 y=w*x+b
            y = tf.nn.softmax(y)    #因为上一条结果是数，要转换成概率的形式
            y_ = tf.one_hot(y_train ,depth=3)  #将标签值转换为独热码格式，
                                               #方便计算loss
            loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_- y))  #y是预测值，y_是实际标签
                                                     #这样y_-y的平方就是loss函数
            loss_all += loss.numpy()  #将所有loss加起来，等一会求平均
        grads = tape.gradient(loss,[w1,b1]) #计算loss对每个参数的梯度
        #实现梯度更新w1 = w1-ir*w1_grad b=b1-ir*b1_grad
        w1.assign_sub(ir*grads[0])   #w1自更新
        b1.assign_sub(ir*grads[1])   #b1 自更新

    #每个epoch，打印一次loss信息
    print("Epoch{}，loss:{}".format(epoch,loss_all/4))
    train_loss_result.append(loss_all/4)    #将4个step的loss求平均记录到这里
    loss_all = 0  #loss_all归零 ，记录下一个epoch的loss做准备

    #开始测试部分
    #total_correct为预测对的样本个数，total_number为测试的总样本数，将两个变量初始值设为0
    total_correct ,total_number = 0,0
    for x_test , y_test in test_db:
        #使用更新后的参数进行预测
        y=tf.matmul(x_test,w1)+b1
        y=tf.nn.softmax(y)
        pred = tf.argmax(y,axis=1) #找到y概率最高的索引
        #将pred转换为y_test的数据类型
        pred =tf.cast(pred,dtype=y_test.dtype)
        #若分类正确，则correct=1,负责为0，将bool型的结果变成int型
        correct =tf.cast(tf.equal(pred,y_test),dtype=tf.int32) #equal判断是否相等
        #将每个batch的correct数加起来
        correct = tf.reduce_sum(correct)
        #将所有的batch的correct加起来
        total_correct+=int(correct)
        #total_number为测试的总样本数，也就是x_test的行数，shape[0]返回变量的行数
        total_number += x_test.shape[0]
    acc = total_correct/total_number #准确率就是正确/总数
    test_acc.append(acc)
    print("Test_acc",acc)
    print("____________________________________")

#绘制loss曲线
plt.title('loss Function Curve')  #图片的标题
plt.xlabel("Epoch")  #x轴的名称
plt.ylabel("Loss")   #y轴的名称
plt.plot(train_loss_result,label="$loss$")
plt.legend()   #画出曲线图标
plt.show()     #画出图像

#绘制Accuracy曲线
plt.title("Acc Curacv")  #图片的标题
plt.xlabel("Epoch")  #x轴的名称
plt.ylabel("ACC")  #y轴的名称
plt.plot(test_acc,label="$Accuracy$")   #画出acc
plt.legend()  #画出曲线图标
plt.show()    #画出图像

标签：loss,plt,test,train,初学者,tf,TensorFlow,鸢尾花,data
来源： https://blog.csdn.net/m0_63647082/article/details/122758850