[tensorflow2.0]tensor与numpy互相转化

原创 于 2022-12-26 19:45:36 发布 · 2.2k 阅读 · 1 ·
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本文介绍了如何在TensorFlow中实现Tensor与Numpy数组之间的相互转换。具体包括使用`.numpy()`方法将Tensor转换为Numpy数组，以及使用`tf.convert_to_tensor()`函数将Numpy数组转换为Tensor。
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1.tensor 转 numpy

numpy_data = tensor_data.numpy()

2.numpy 转 tensor

虽然TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理，但是我们自己也可以去显式的转换：
data_tensor= tf.convert_to_tensor(data_numpy)

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用Python的TensorFlow2.0将波士顿房价数据集分为训练集，验证集和测试集（6:2:2），进行Tensorflow2.0的数据加载、线性回归模型的搭建、线性回归模型的交叉验证、模型保持和新数据预测
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好的，以下是完整的代码实现： ```python import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载波士顿房价数据集 boston = load_boston() # 将数据集转化为DataFrame格式 boston_df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) boston_df['PRICE'] = boston.target # 数据集标准化处理 scaler = StandardScaler() boston_df_scaled = scaler.fit_transform(boston_df) # 划分训练集、验证集和测试集（6:2:2） X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston_df_scaled[:, :-1], boston_df_scaled[:, -1], test_size=0.2, random_state=42) X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.25, random_state=123) # 构建TensorFlow2.0数据管道 train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train, y_train)) train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(64) val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_val, y_val)) val_dataset = val_dataset.batch(64) test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test, y_test)) test_dataset = test_dataset.batch(64) # 构建线性回归模型 class LinearRegression(tf.keras.Model): def __init__(self): super(LinearRegression, self).__init__() self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=1) def call(self, inputs): return self.dense(inputs) # 初始化模型、损失函数、优化器和评估指标 model = LinearRegression() loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) metric = tf.keras.metrics.MeanSquaredError() # 定义交叉验证函数 def cross_validate(model, dataset, loss_fn, metric): losses = [] metrics = [] for x, y in dataset: y_pred = model(x) loss = loss_fn(y, y_pred) losses.append(loss) metric.update_state(y, y_pred) return tf.reduce_mean(losses), metric.result().numpy() # 训练模型 n_epochs = 50 best_loss = np.inf for epoch in range(n_epochs): for x, y in train_dataset: with tf.GradientTape() as tape: y_pred = model(x) loss = loss_fn(y, y_pred) gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) # 在验证集上进行交叉验证 val_loss, val_metric = cross_validate(model, val_dataset, loss_fn, metric) if val_loss < best_loss: # 保存最优模型 best_loss = val_loss model.save_weights('best_model.h5') print('Epoch [{}/{}], Train Loss: {:.4f}, Val Loss: {:.4f}, Val Metric: {:.4f}' .format(epoch+1, n_epochs, loss.numpy(), val_loss, val_metric)) # 加载最优模型 model.load_weights('best_model.h5') # 在测试集上进行预测 test_loss, test_metric = cross_validate(model, test_dataset, loss_fn, metric) print('Test Loss: {:.4f}, Test Metric: {:.4f}'.format(test_loss, test_metric)) ``` 以上代码实现了以下内容： 1. 加载波士顿房价数据集，并将其转化为DataFrame格式。 2. 对数据集进行标准化处理，并将其划分为训练集、验证集和测试集（6:2:2）。 3. 使用TensorFlow2.0的数据管道构建训练集、验证集和测试集的输入。 4. 构建线性回归模型，并初始化模型、损失函数、优化器和评估指标。 5. 定义交叉验证函数，用于在验证集上进行交叉验证。 6. 训练模型，并在每个epoch结束后在验证集上进行交叉验证，以获取最优模型。 7. 加载最优模型，并在测试集上进行预测，输出测试集的损失和评估指标。 注意：在使用TensorFlow2.0的数据管道时，需要将数据集划分为输入和输出两个部分，即`(X_train, y_train)`和`(X_val, y_val)`，并在`tf.data.Dataset.from_tensor_slices()`函数中传入这两个部分。在训练模型时，需要使用`GradientTape`记录损失函数对模型参数的梯度，并使用`apply_gradients()`方法更新模型参数。在交叉验证函数中，需要使用`update_state()`方法更新评估指标的状态，并使用`result().numpy()`方法获取评估指标的数值。
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