Hello,兄弟們，開始搞深度學(xué)習(xí)了，今天出第一篇博客，小白一枚，如果發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤請及時(shí)指正，萬分感謝。

使用軟件

Python 3.8，Tensorflow2.0

問題描述

鳶尾花主要分為狗尾草鳶尾(0)、雜色鳶尾(1)、弗吉尼亞鳶尾(2)。人們發(fā)現(xiàn)通過計(jì)算鳶尾花的花萼長、花萼寬、花瓣長、花瓣寬可以將鳶尾花分類。所以只要給出足夠多的鳶尾花花萼、花瓣數(shù)據(jù)，以及對應(yīng)種類，使用合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，就可以實(shí)現(xiàn)鳶尾花分類。

搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

輸入數(shù)據(jù)是花萼長、花萼寬、花瓣長、花瓣寬，是n行四列的矩陣。而輸出的是每個(gè)種類的概率，是n行三列的矩陣。我們采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)X為輸入數(shù)據(jù)，Y為輸出數(shù)據(jù)，W為權(quán)重，B偏置。有

y=x∗w+b

因?yàn)閤為n行四列的矩陣，y為n行三列的矩陣，所以w必須為四行三列的矩陣，每個(gè)神經(jīng)元對應(yīng)一個(gè)b，所以b為一行三列的的矩陣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如下圖。

所以，只要找到合適的w和b，就能準(zhǔn)確判斷鳶尾花的種類。下面就開始對這兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。

訓(xùn)練參數(shù)損失函數(shù)

損失函數(shù)表達(dá)的是預(yù)測值(y*)和真實(shí)值(y)的差距，我們采用均方誤差公式作為損失函數(shù)。

損失函數(shù)值越小，說明預(yù)測值和真實(shí)值越接近，w和b就越合適。如果人來一組一組試，那肯定是不行的。所以我們采用梯度下降算法來找到損失函數(shù)最小值。梯度：對函數(shù)求偏導(dǎo)的向量。梯度下降的方向就是函數(shù)減少的方向。

其中a為學(xué)習(xí)率，即梯度下降的步長，如果a太大，就可能錯(cuò)過最優(yōu)值，如果a太小，則就需要更多步才能找到最優(yōu)值。所以選擇合適的學(xué)習(xí)率很關(guān)鍵。

參數(shù)優(yōu)化

通過反向傳播來優(yōu)化參數(shù)。反向傳播：從后向前，逐層求損失函數(shù)對每層神經(jīng)元參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)，迭代更新所有參數(shù)。比如

可以看到w會逐漸趨向于loss的最小值0。以上就是我們訓(xùn)練的全部關(guān)鍵點(diǎn)。

代碼數(shù)據(jù)集

我們使用sklearn包提供的鳶尾花數(shù)據(jù)集。共150組數(shù)據(jù)。打亂保證數(shù)據(jù)的隨機(jī)性，取前120個(gè)為訓(xùn)練集，后30個(gè)為測試集。

# 導(dǎo)入數(shù)據(jù)，分別為輸入特征和標(biāo)簽x_data = datasets.load_iris().data ## 存花萼、花瓣特征數(shù)據(jù)y_data = datasets.load_iris().target # 存對應(yīng)種類# 隨機(jī)打亂數(shù)據(jù)（因?yàn)樵紨?shù)據(jù)是順序的，順序不打亂會影響準(zhǔn)確率）# seed: 隨機(jī)數(shù)種子，是一個(gè)整數(shù)，當(dāng)設(shè)置之后，每次生成的隨機(jī)數(shù)都一樣（為方便教學(xué)，以保每位同學(xué)結(jié)果一致）np.random.seed(116) # 使用相同的seed，保證輸入特征和標(biāo)簽一一對應(yīng)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(shù)據(jù)集分割為訓(xùn)練集和測試集，訓(xùn)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(zhuǎn)換x的數(shù)據(jù)類型，否則后面矩陣相乘時(shí)會因數(shù)據(jù)類型不一致報(bào)錯(cuò)x_train = tf.cast(x_train, tf.float32)x_test = tf.cast(x_test, tf.float32)# from_tensor_slices函數(shù)使輸入特征和標(biāo)簽值一一對應(yīng)。（把數(shù)據(jù)集分批次，每個(gè)批次batch組數(shù)據(jù)）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)參數(shù)

# 生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，4個(gè)輸入特征故，輸入層為4個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)；因?yàn)?分類，故輸出層為3個(gè)神經(jīng)元# 用tf.Variable()標(biāo)記參數(shù)可訓(xùn)練w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([4, 3], stddev=0.1)) # 四行三列,方差為0.1b1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([3], stddev=0.1)) # 一行三列,方差為0.1訓(xùn)練

a = 0.1 # 學(xué)習(xí)率為0.1epoch = 500 # 循環(huán)500輪# 訓(xùn)練部分for epoch in range(epoch): # 數(shù)據(jù)集級別的循環(huán)，每個(gè)epoch循環(huán)一次數(shù)據(jù)集 for step, (x_train, y_train) in enumerate(train_db): # batch級別的循環(huán) ，每個(gè)step循環(huán)一個(gè)batchwith tf.GradientTape() as tape: # with結(jié)構(gòu)記錄梯度信息 y = tf.matmul(x_train, w1) + b1 # 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)乘加運(yùn)算 y = tf.nn.softmax(y) # 使輸出y符合概率分布 y_ = tf.one_hot(y_train, depth=3) # 將標(biāo)簽值轉(zhuǎn)換為獨(dú)熱碼格式，方便計(jì)算loss loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) # 采用均方誤差損失函數(shù)mse = mean(sum(y-y*)^2)# 計(jì)算loss對w, b的梯度grads = tape.gradient(loss, [w1, b1])# 實(shí)現(xiàn)梯度更新 w1 = w1 - lr * w1_grad b = b - lr * b_gradw1.assign_sub(a * grads[0]) # 參數(shù)w1自更新b1.assign_sub(a * grads[1]) # 參數(shù)b自更新測試

# 測試部分total_correct, total_number = 0, 0for x_test, y_test in test_db: # 前向傳播求概率 y = tf.matmul(x_test, w1) + b1 y = tf.nn.softmax(y) predict = tf.argmax(y, axis=1) # 返回y中最大值的索引，即預(yù)測的分類 # 將predict轉(zhuǎn)換為y_test的數(shù)據(jù)類型 predict = tf.cast(predict, dtype=y_test.dtype) # 若分類正確，則correct=1，否則為0，將bool型的結(jié)果轉(zhuǎn)換為int型 correct = tf.cast(tf.equal(predict, y_test), dtype=tf.int32) # 將每個(gè)batch的correct數(shù)加起來 correct = tf.reduce_sum(correct) # 將所有batch中的correct數(shù)加起來 total_correct += int(correct) # total_number為測試的總樣本數(shù)，也就是x_test的行數(shù)，shape[0]返回變量的行數(shù) total_number += x_test.shape[0]# 總的準(zhǔn)確率等于total_correct/total_numberacc = total_correct / total_numberprint('測試準(zhǔn)確率 = %.2f %%' % (acc * 100.0))my_test = np.array([[5.9, 3.0, 5.1, 1.8]])print('輸入 5.9 3.0 5.1 1.8')my_test = tf.convert_to_tensor(my_test)my_test = tf.cast(my_test, tf.float32)y = tf.matmul(my_test, w1) + b1y = tf.nn.softmax(y)species = {0: '狗尾鳶尾', 1: '雜色鳶尾', 2: '弗吉尼亞鳶尾'}predict = np.array(tf.argmax(y, axis=1))[0] # 返回y中最大值的索引，即預(yù)測的分類print('該鳶尾花為：' + species.get(predict))

結(jié)果：

結(jié)語

以上就是全部內(nèi)容，鳶尾花分類作為經(jīng)典案例，應(yīng)該重點(diǎn)掌握理解。有一起學(xué)習(xí)的伙伴可以把想法打在評論區(qū)，大家多多交流，我也會及時(shí)回復(fù)的！

以上就是python 使用Tensorflow訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)鳶尾花分類的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python 訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)鳶尾花分類的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！