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Semplice struttura di regressione lineare in TensorFlow con Python
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introduzione
Un modello ampiamente utilizzato nelle statistiche tradizionali è il modello di regressione lineare. In questo articolo, l'obiettivo è seguire l'implementazione passo-passo di questo tipo di modelli. Rappresenteremo una semplice struttura di regressione lineare.
Per il nostro studio, analizzeremo l'età dei bambini sull'asse x e l'altezza dei bambini sull'asse y . Cercheremo di prevedere l'altezza dei bambini, usando la loro età, applicando una semplice regressione lineare. [In TF trovare i migliori W eb]
Parametri
| Parametro | Descrizione |
|---|---|
| train_X | array np con dimensione x di informazioni |
| train_Y | array np con dimensione y di informazione |
Osservazioni
Ho usato la sintassi TensorBoard per tracciare il comportamento di alcune parti del modello, dei costi, del treno e degli elementi di attivazione.
with tf.name_scope("") as scope:
Le importazioni utilizzate:
import numpy as np
import tensorflow as tf
Tipo di applicazione e lingua utilizzata:
Ho utilizzato un tipo di app di implementazione console tradizionale, sviluppato in Python, per rappresentare l'esempio.
Versione di TensorFlow utilizzata:
1.0.1
Esempio / riferimento accademico concettuale estratto da qui :
Semplice struttura del codice della funzione di regressione
Definizione della funzione:
def run_training(train_X, train_Y):
Inputs variables:
X = tf.placeholder(tf.float32, [m, n])
Y = tf.placeholder(tf.float32, [m, 1])
Rappresentazione del peso e della distorsione
W = tf.Variable(tf.zeros([n, 1], dtype=np.float32), name="weight")
b = tf.Variable(tf.zeros([1], dtype=np.float32), name="bias")
Modello lineare:
with tf.name_scope("linear_Wx_b") as scope:
activation = tf.add(tf.matmul(X, W), b)
Costo:
with tf.name_scope("cost") as scope:
cost = tf.reduce_sum(tf.square(activation - Y)) / (2 * m)
tf.summary.scalar("cost", cost)
Formazione:
with tf.name_scope("train") as scope:
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.07).minimize(cost)
Sessione TensorFlow:
with tf.Session() as sess:
merged = tf.summary.merge_all()
writer = tf.summary.FileWriter(log_file, sess.graph)
Nota: uniti e scrittore fanno parte della strategia di TensorBoard per tracciare il comportamento del modello.
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
Ripetere 1.5k volte il ciclo di allenamento:
for step in range(1500):
result, _ = sess.run([merged, optimizer], feed_dict={X: np.asarray(train_X), Y: np.asarray(train_Y)})
writer.add_summary(result, step)
Stampa costo di formazione:
training_cost = sess.run(cost, feed_dict={X: np.asarray(train_X), Y: np.asarray(train_Y)})
print "Training Cost: ", training_cost, "W=", sess.run(W), "b=", sess.run(b), '\n'
Predizione concreta basata sul modello addestrato:
print "Prediction for 3.5 years"
predict_X = np.array([3.5], dtype=np.float32).reshape([1, 1])
predict_X = (predict_X - mean) / std
predict_Y = tf.add(tf.matmul(predict_X, W), b)
print "Child height(Y) =", sess.run(predict_Y)
Routine principale
def main():
train_X, train_Y = read_data()
train_X = feature_normalize(train_X)
run_training(train_X, train_Y)
Nota: ricordare le dipendenze delle funzioni di revisione. read_data , feature_normalize e run_training
Routine di normalizzazione
def feature_normalize(train_X):
global mean, std
mean = np.mean(train_X, axis=0)
std = np.std(train_X, axis=0)
return np.nan_to_num((train_X - mean) / std)
Leggi la routine dei dati
def read_data():
global m, n
m = 50
n = 1
train_X = np.array(
Dati interni per l'array
).astype('float32')
train_Y = np.array(
Dati interni per l'array
).astype('float32')
return train_X, train_Y