使用TensorFlow原生代碼實現鳶尾花分類

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# 利用鳶尾花數據集，實現前向傳播、反向傳播，可視化loss曲線

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

# 導入數據，分別為輸入特征和標簽
x_data = datasets.load_iris().data
y_data = datasets.load_iris().target

# 隨機打亂數據（因為原始數據是順序的，順序不打亂會影響准確率）
# seed: 隨機數種子，是一個整數，當設置之后，每次生成的隨機數都一樣（為方便教學，以保每位同學結果一致）
np.random.seed(116)  # 使用相同的seed，保證輸入特征和標簽一一對應
np.random.shuffle(x_data)
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(y_data)
tf.random.set_seed(116)

# 將打亂后的數據集分割為訓練集和測試集，訓練集為前120行，測試集為后30行
x_train = x_data[:-30]
y_train = y_data[:-30]
x_test = x_data[-30:]
y_test = y_data[-30:]

# 轉換x的數據類型，否則后面矩陣相乘時會因數據類型不一致報錯
x_train = tf.cast(x_train, tf.float32)
x_test = tf.cast(x_test, tf.float32)

# from_tensor_slices函數使輸入特征和標簽值一一對應。（把數據集分批次，每個批次batch組數據）
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)

# # 生成神經網絡的參數，4個輸入特征故，輸入層為4個輸入節點；因為3分類，故輸出層為3個神經元
# # 用tf.Variable()標記參數可訓練
# # 使用seed使每次生成的隨機數相同（方便教學，使大家結果都一致，在現實使用時不寫seed）
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))
#
# lr = 0.1  # 學習率為0.1
train_loss_results = []  # 將每輪的loss記錄在此列表中，為后續畫loss曲線提供數據
test_acc = []  # 將每輪的acc記錄在此列表中，為后續畫acc曲線提供數據
epoch = 500  # 循環500輪
loss_all = 0  # 每輪分4個step，loss_all記錄四個step生成的4個loss的和
#
# 訓練部分
for epoch in range(epoch):  #數據集級別的循環，每個epoch循環一次數據集
    for step, (x_train, y_train) in enumerate(train_db):  #batch級別的循環 ，每個step循環一個batch
        with tf.GradientTape() as tape:  # with結構記錄梯度信息
            y = tf.matmul(x_train, w1) + b1  # 神經網絡乘加運算
            y = tf.nn.softmax(y)  # 使輸出y符合概率分布（此操作后與獨熱碼同量級，可相減求loss）
            y_ = tf.one_hot(y_train, depth=3)  # 將標簽值轉換為獨熱碼格式，方便計算loss和accuracy
            loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y))  # 采用均方誤差損失函數mse = mean(sum(y-out)^2)
            loss_all += loss.numpy()  # 將每個step計算出的loss累加，為后續求loss平均值提供數據，這樣計算的loss更准確
        # 計算loss對各個參數的梯度
        grads = tape.gradient(loss, [w1, b1])

        # 實現梯度更新 w1 = w1 - lr * w1_grad    b = b - lr * b_grad
        w1.assign_sub(lr * grads[0])  # 參數w1自更新
        b1.assign_sub(lr * grads[1])  # 參數b自更新

    # 每個epoch，打印loss信息
    print("Epoch {}, loss: {}".format(epoch, loss_all/4))
    train_loss_results.append(loss_all / 4)  # 將4個step的loss求平均記錄在此變量中
    loss_all = 0  # loss_all歸零，為記錄下一個epoch的loss做准備

    # 測試部分
    # total_correct為預測對的樣本個數, total_number為測試的總樣本數，將這兩個變量都初始化為0
    total_correct, total_number = 0, 0
    for x_test, y_test in test_db:
        # 使用更新后的參數進行預測
        y = tf.matmul(x_test, w1) + b1
        y = tf.nn.softmax(y)
        pred = tf.argmax(y, axis=1)  # 返回y中最大值的索引，即預測的分類
        # 將pred轉換為y_test的數據類型
        pred = tf.cast(pred, dtype=y_test.dtype)
        # 若分類正確，則correct=1，否則為0，將bool型的結果轉換為int型
        correct = tf.cast(tf.equal(pred, y_test), dtype=tf.int32)
        # 將每個batch的correct數加起來
        correct = tf.reduce_sum(correct)
        # 將所有batch中的correct數加起來
        total_correct += int(correct)
        # total_number為測試的總樣本數，也就是x_test的行數，shape[0]返回變量的行數
        total_number += x_test.shape[0]
    # 總的准確率等於total_correct/total_number
    acc = total_correct / total_number
    test_acc.append(acc)
    print("Test_acc:", acc)
    print("--------------------------")

# 繪制 loss 曲線
plt.title('Loss Function Curve')  # 圖片標題
plt.xlabel('Epoch')  # x軸變量名稱
plt.ylabel('Loss')  # y軸變量名稱
plt.plot(train_loss_results, label="$Loss$")  # 逐點畫出trian_loss_results值並連線，連線圖標是Loss
plt.legend()  # 畫出曲線圖標
plt.show()  # 畫出圖像

# 繪制 Accuracy 曲線
plt.title('Acc Curve')  # 圖片標題
plt.xlabel('Epoch')  # x軸變量名稱
plt.ylabel('Acc')  # y軸變量名稱
plt.plot(test_acc, label="$Accuracy$")  # 逐點畫出test_acc值並連線，連線圖標是Accuracy
plt.legend()
plt.show()