第7周

这周主要研究tensorflow的使用及其功能。tensorflow是深度学习的必须品，评价GPU的效率是CPU的好几十倍。网上看到好像现在有TPU，虽然不知道有多快，但是肯定比GPU还要快把。

基本操作：

# import tensorflow as tf
# print(tf.__path__)
import tensorflow as tf
import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"

# #创建两个常量节点a，b
# a=tf.constant(2)
# b=tf.constant(3)
#
# #创建一个Session会话对象，调用run方法，运行计算图
# with tf.Session() as sess:
#     print("a:%i" % sess.run(a),"b:%i" % sess.run(b))
#     print("常数加法：%i" % sess.run(a+b))
#     print("常数乘法: %i" % sess.run(a*b))

#-------------------------------------------------------------------------------

# #使用变量Variable构造计算图a，b
# a=tf.placeholder(tf.int16)
# b=tf.placeholder(tf.int16)
# #使用tf中的add，multiply函数对a，b进行求和与求积操作
# add=tf.add(a,b)
# multiply=tf.multiply(a,b)
# #创建一个Session会话对象，调用run方法，运行计算图
# with tf.Session() as sess:
#     print("add函数调用：%i" % sess.run(add,feed_dict={a:2,b:3}))
#     print("multiply函数调用: %i" % sess.run(multiply,feed_dict={a:2,b:3}))

#-------------------------------------------------------------------------------

#构造计算图，创建两个矩阵常量节点matrix1，matrix2，值分别为[[3.,3.]]，[[2.],[2.]]
matrix1=tf.constant([[3.,3.]])
matrix2=tf.constant([[2.],[2.]])
#构造矩阵乘法运算
product=tf.matmul(matrix1,matrix2)
#创建一个Session会话对象，调用run方法，运行计算图
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(product)
    print("matmul矩阵函数:",result)

 

线性回归：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os


os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
#设置训练参数
learning_rate=0.01
training_epochs=1000
display_step=50

#创建训练数据
train_x=np.asarray([3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59
                    ,2.167,7.042,10.791,5.313,7.991,5.654,9.27,3.1])
train_y=np.asarray([1.7,2.76,2.09,3.19,1.694,1.573,3.366,2.596,2.53
                    ,1.221,2.827,3.465,1.65,2.904,2.42,2.94,1.3])
n_samples=train_x.shape[0]

#构造计算图，使用变量Variable构造变量X，Y
X=tf.placeholder("float")
Y=tf.placeholder("float")

#设置模型的初始权重
w=tf.Variable(np.random.randn(),name="weight")
b=tf.Variable(np.random.randn(),name="bias")

#构造线性回归模型
pred=tf.add(tf.multiply(X,w),b)

#求损失函数，即均方差
cost=tf.reduce_sum(tf.pow(pred-Y,2))/(2*n_samples)

#使用梯度下降法求最小值，即最优解
optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)

#初始化全部变量
init=tf.global_variables_initializer()

#使用tf.Session()创建Session会话对象，会话封装了Tensorflow运行时的状态和控制。
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)

    #调用会话对象sess的run方法，运行计算图，即开始训练模型
    for epoch in range(training_epochs):
        for(x,y) in zip(train_x,train_y):
            sess.run(optimizer,feed_dict={X:x,Y:y})

        if(epoch+1) % display_step==0:
            c=sess.run(cost,feed_dict={X:train_x,Y:train_y})

            print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=","{:.9f}".format(c),"w=",sess.run(w),"b=",sess.run(b))

    #打印训练模型的代价函数
    print("训练模型的代价函数：")
    training_cost=sess.run(cost,feed_dict={X:train_x,Y:train_y})
    print("Train cost=",training_cost,"W=",sess.run(w),"b=",sess.run(b))

    #可视化，展现线性模型的最终结果
    plt.plot(train_x,train_y,'ro',label='Original data')
    plt.plot(train_x,sess.run(w)*train_x+sess.run(b),label="Fitting line")
    plt.legend()
    plt.show()