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人工智能

2023-12-18 12:01:24

TensorFlow 的 Graph Execution 入门指南

使用机器学习解决现实问题时，TensorFlow 是一个不可或缺的工具。本文将指导您使用 TensorFlow 的 Graph Execution 模式，这是初学者理解 TensorFlow 基本原理的理想起点。

TensorFlow 入门

TensorFlow 是一个开源机器学习库，用于构建和训练复杂的神经网络。其核心概念是 图执行 ，它允许您定义计算图，并让 TensorFlow 优化和执行这些图。

图执行模式

在 Graph Execution 模式中，您将创建表示计算的图。图中的节点表示运算，边表示数据流。一旦图定义完毕，TensorFlow 就会优化它并生成一个会话，该会话用于执行图。

Iris 花朵分类示例

为了展示 Graph Execution，我们将构建一个模型来对鸢尾花（Iris flowers）进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含 150 个鸢尾花样本，每个样本有 4 个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度）和 3 个标签（setosa、versicolor 和 virginica）。

步骤 1：加载数据

import tensorflow as tf
import pandas as pd

# 加载鸢尾花数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 拆分特征和标签
X = iris.drop('species', axis=1)
y = iris['species']

步骤 2：定义图

# 创建图
graph = tf.Graph()

# 在图中创建会话
with graph.as_default():
    # 创建占位符
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 4])
    y_true = tf.placeholder(tf.string, [None])

    # 创建变量
    W = tf.Variable(tf.zeros([4, 3]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([3]))

    # 创建计算图
    logits = tf.matmul(x, W) + b
    y_pred = tf.argmax(logits, 1)

    # 定义损失函数
    loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=logits)

    # 定义优化器
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1)
    train_step = optimizer.minimize(loss)

步骤 3：创建会话

# 创建会话
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 训练模型
    for _ in range(1000):
        sess.run(train_step, feed_dict={x: X, y_true: y})

    # 评估模型
    correct_prediction = tf.equal(y_pred, tf.argmax(y_true, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    print('准确率：', sess.run(accuracy, feed_dict={x: X, y_true: y}))