TensorFlow神经网络构造线性回归模型示例教程

先制作一些数据：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机生成1000个点，围绕在y=0.1x+0.3的直线周围
num_points = 1000
vectors_set = []
for i in range(num_points):
    x1 = np.random.normal(0.0, 0.55)
    # np.random.normal(mean,stdev,size)给出均值为mean，标准差为stdev的高斯随机数（场），当size赋值时，如：size=100，表示返回100个高斯随机数。
    y1 = x1 * 0.1 + 0.3 + np.random.normal(0.0, 0.03)
    # 后面加的高斯分布为人为噪声
    vectors_set.append([x1, y1])
# 生成一些样本
x_data = [v[0] for v in vectors_set]
y_data = [v[1] for v in vectors_set]
plt.scatter(x_data, y_data, c='r')
plt.show()
# 构造1维的w矩阵，取值是随机初始化权重参数为[-1, 1]之间的随机数
w = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0), name='w')
# 构造1维的b矩阵，初始化为0
b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name='b')
# 建立回归公式，经过计算得出估计值y
y = w * x_data +b

# 定义loss函数,估计值y和实际值y_data之间的均方误差作为损失
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data), name='loss')
# 采用梯度下降法来优化参数，学习率为0.5
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
# train相当于一个优化器，训练的过程就是最小化loss
train = optimizer.minimize(loss, name='train')
sess = tf.Session()
# 全局变量的初始化
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
# 打印初始化的w和b
print('w = ', sess.run(w), 'b = ', sess.run(b), 'loss = ', sess.run(loss))
# 训练迭代20次
for step in range(20):
    sess.run(train)
    # 打印训练好的w和b
    print('w = ', sess.run(w), 'b = ', sess.run(b), 'loss = ', sess.run(loss))

代码运行一下，下面这个图就是上面代码刚刚构造的数据点：

有了数据之后，接下来构造线性回归模型，去学习出来这个数据符合什么样的w和b，训练完后看下得到的w和b是不是接近构造数据时的w和b，最后一次结果是w = [ 0.10149562] b = [ 0.29976717] loss = 0.000948041的，也就是这个线性回归模型学习到了数据的分布规则。也可以看出随着训练次数的迭代，loss值也越来越小，也就是模型越来越好，将训练出来的w和b构造成图中蓝色的线，这条线就是当前最能拟合数据的直线了。运行结果如图所示：

以上就是TensorFlow构造线性回归模型示例教程的详细内容，更多关于TensorFlow构造线性回归模型的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • 运用TensorFlow进行简单实现线性回归、梯度下降示例

    线性回归属于监督学习,因此方法和监督学习应该是一样的,先给定一个训练集,根据这个训练集学习出一个线性函数,然后测试这个函数训练的好不好(即此函数是否足够拟合训练集数据),挑选出最好的函数(cost function最小)即可. 单变量线性回归: a) 因为是线性回归,所以学习到的函数为线性函数,即直线函数: b) 因为是单变量,因此只有一个x. 我们能够给出单变量线性回归的模型: 我们常称x为feature,h(x)为hypothesis. 上面介绍的方法中,我们肯定有一个疑问,怎样能够看出线性

  • 详解TensorFlow2实现线性回归

    详解TensorFlow2实现线性回归

    目录 概述 MSE 线性回归 公式 梯度下降 线性回归实现 计算 MSE 梯度下降 迭代训练 主函数 完整代码 概述 线性回归 (Linear Regression) 是利用回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系. 对线性回归还不是很了解的同学可以看一下这篇文章: python深度总结线性回归 MSE 均方误差 (Mean Square Error): 是用来描述连续误差的一种方法. 公式: y_predict: 我们预测的值y_real: 真实值 线性回归 公式 w: weigh

  • tensorflow基本操作小白快速构建线性回归和分类模型

    tensorflow基本操作小白快速构建线性回归和分类模型

    目录 tensorflow是非常强的工具,生态庞大 tensorflow提供了Keras的分支 Define tensor constants. Linear Regression 分类模型 本例使用MNIST手写数字 Model prediction: 7 Model prediction: 2 Model prediction: 1 Model prediction: 0 Model prediction: 4 TF 目前发布2.5 版本,之前阅读1.X官方文档,最近查看2.X的文档. te

  • Tensorflow实现神经网络拟合线性回归

    Tensorflow实现神经网络拟合线性回归

    本文实例为大家分享了Tensorflow实现神经网络拟合线性回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 一.利用简单的一层神经网络拟合一个函数 y = x^2 ,其中加入部分噪声作为偏置值防止拟合曲线过拟合 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成-0.5到0.5间均匀发布的200个点,将数据变为二维,200行一列的数据 x_data = np.linspace(-0.5, 0.5

  • 使用TensorFlow实现简单线性回归模型

    使用TensorFlow实现简单线性回归模型

    本文使用TensorFlow实现最简单的线性回归模型,供大家参考,具体内容如下 线性拟合y=2.7x+0.6,代码如下: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 201 # x点数 X = np.linspace(-1, 1, n)[:,np.newaxis] # 等差数列构建X,[:,np.newaxis]这个是shape,这一行构建了一个n维列向量([1,n]的矩阵) noi

  • 用tensorflow构建线性回归模型的示例代码

    用tensorflow构建简单的线性回归模型是tensorflow的一个基础样例,但是原有的样例存在一些问题,我在实际调试的过程中做了一点自己的改进,并且有一些体会. 首先总结一下tf构建模型的总体套路 1.先定义模型的整体图结构,未知的部分,比如输入就用placeholder来代替. 2.再定义最后与目标的误差函数. 3.最后选择优化方法. 另外几个值得注意的地方是: 1.tensorflow构建模型第一步是先用代码搭建图模型,此时图模型是静止的,是不产生任何运算结果的,必须使用Session

  • TensorFlow神经网络构造线性回归模型示例教程

    TensorFlow神经网络构造线性回归模型示例教程

    先制作一些数据: import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 随机生成1000个点,围绕在y=0.1x+0.3的直线周围 num_points = 1000 vectors_set = [] for i in range(num_points): x1 = np.random.normal(0.0, 0.55) # np.random.normal(mean,stdev,size)给出均

  • Tensorflow 实现线性回归模型的示例代码

    Tensorflow 实现线性回归模型的示例代码

    目录 1.线性与非线性回归 案例讲解 1.数据集 2.读取训练数据Income.csv并可视化展示 3.利用Tensorflow搭建和训练神经网络模型[线性回归模型的建立] 4. 模型预测 1.线性与非线性回归 线性回归 Linear Regression:两个变量之间的关系是一次函数关系的——图像是直线,叫做线性.线性是指广义的线性,也就是数据与数据之间的关系,如图x1. 非线性回归:两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图像不是直线,叫做非线性,如图x2. 一元线性回归:只包括一个自变量和

  • Python实现Keras搭建神经网络训练分类模型教程

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ 注释讲解版: # Classifier example import numpy as np # for reproducibility np.random.seed(1337) # from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Act

  • 分位数回归模型quantile regeression应用详解及示例教程

    分位数回归模型quantile regeression应用详解及示例教程

    目录 什么是分位数? 什么是分位数回归? statsmodels中的分位数回归 分位数回归与线性回归 xgboost的分位数回归 普通最小二乘法如何处理异常值? 它对待一切事物都是一样的--它将它们平方! 但是对于异常值,平方会显著增加它们对平均值等统计数据的巨大影响. 我们从描述性统计中知道,中位数对异常值的鲁棒性比均值强. 这种理论也可以在预测统计中为我们服务,这正是分位数回归的意义所在--估计中位数(或其他分位数)而不是平均值. 通过选择任何特定的分位数阈值,我们既可以缓和异常值,也可以调

  • TensorFlow卷积神经网络MNIST数据集实现示例

    这里使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络,使用的是MNIST数据集.网络结构为:数据输入层–卷积层1–池化层1–卷积层2–池化层2–全连接层1–全连接层2(输出层),这是一个简单但非常有代表性的卷积神经网络. import tensorflow as tf import numpy as np import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) print("MNIST ready&q

  • python深度学习tensorflow卷积层示例教程

    目录 一.旧版本(1.0以下)的卷积函数:tf.nn.conv2d 二.1.0版本中的卷积函数:tf.layers.conv2d 一.旧版本(1.0以下)的卷积函数:tf.nn.conv2d 在tf1.0中,对卷积层重新进行了封装,比原来版本的卷积层有了很大的简化. conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None ) 该函数定义在tensorflow/pytho

  • TensorFlow实现Softmax回归模型

    一.概述及完整代码 对MNIST(MixedNational Institute of Standard and Technology database)这个非常简单的机器视觉数据集,Tensorflow为我们进行了方便的封装,可以直接加载MNIST数据成我们期望的格式.本程序使用Softmax Regression训练手写数字识别的分类模型. 先看完整代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist imp

随机推荐