TensorFlow-Examples中的Eager API逻辑回归实现解析-优快云博客

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TensorFlow-Examples中的Eager API逻辑回归实现解析

TensorFlow-Examples TensorFlow Tutorial and Examples for Beginners (support TF v1 & v2) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorFlow-Examples

概述

本文将深入分析使用TensorFlow Eager API实现的逻辑回归模型，该模型用于MNIST手写数字分类任务。Eager API是TensorFlow的一种命令式编程接口，它允许开发者以更直观的方式构建和调试模型，无需构建静态计算图。

环境准备与数据加载

首先需要启用Eager执行模式，这是通过tf.enable_eager_execution()实现的。Eager模式下，操作会立即执行并返回具体值，而不是构建计算图。

tf.enable_eager_execution()
tfe = tf.contrib.eager

MNIST数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本是28x28像素的手写数字图像。数据通过TensorFlow内置工具加载：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=False)

数据处理管道

使用tf.data.Dataset构建高效的数据输入管道：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    (mnist.train.images, mnist.train.labels))
dataset = dataset.repeat().batch(batch_size).prefetch(batch_size)
dataset_iter = tfe.Iterator(dataset)

这种处理方式可以：

自动将数据分批
支持数据预取提高性能
简化迭代过程

模型定义

逻辑回归模型实际上是一个简单的线性分类器：

W = tfe.Variable(tf.zeros([784, 10]), name='weights')
b = tfe.Variable(tf.zeros([10]), name='bias')

def logistic_regression(inputs):
    return tf.matmul(inputs, W) + b

其中：

权重矩阵W的维度是784x10（28x28=784像素，10个数字类别）
偏置b的维度是10
模型输出是输入与权重的矩阵乘法加上偏置

损失函数与评估指标

使用稀疏softmax交叉熵作为损失函数：

def loss_fn(inference_fn, inputs, labels):
    return tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
        logits=inference_fn(inputs), labels=labels))

准确率计算函数：

def accuracy_fn(inference_fn, inputs, labels):
    prediction = tf.nn.softmax(inference_fn(inputs))
    correct_pred = tf.equal(tf.argmax(prediction, 1), labels)
    return tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))

训练过程

训练采用随机梯度下降(SGD)优化器：

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)
grad = tfe.implicit_gradients(loss_fn)

训练循环中，每次迭代：

获取一个批次的数据
计算损失和梯度
更新模型参数
定期输出训练信息

for step in range(num_steps):
    d = dataset_iter.next()
    x_batch = d[0]
    y_batch = tf.cast(d[1], dtype=tf.int64)
    
    batch_loss = loss_fn(logistic_regression, x_batch, y_batch)
    batch_accuracy = accuracy_fn(logistic_regression, x_batch, y_batch)
    
    optimizer.apply_gradients(grad(logistic_regression, x_batch, y_batch))
    
    # 定期输出训练信息
    if (step + 1) % display_step == 0 or step == 0:
        # 输出当前损失和准确率

模型评估

训练完成后，在测试集上评估模型性能：

testX = mnist.test.images
testY = mnist.test.labels
test_acc = accuracy_fn(logistic_regression, testX, testY)
print("Testset Accuracy: {:.4f}".format(test_acc))