lab-06-2-softmax_zoo_classifier

本文介绍了一个使用TensorFlow实现的动物分类器。该分类器通过加载包含动物特征的数据集进行训练,并采用softmax激活函数及交叉熵损失函数来优化模型参数。实验结果显示,随着迭代次数增加,分类准确率逐步提高。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.set_random_seed(777)  # for reproducibility

# Predicting animal type based on various features
xy = np.loadtxt('data-04-zoo.csv', delimiter=',', dtype=np.float32)
x_data = xy[:, 0:-1]
y_data = xy[:, [-1]]

print(x_data.shape, y_data.shape)

nb_classes = 7  # 0 ~ 6

X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 16])
Y = tf.placeholder(tf.int32, [None, 1])  # 0 ~ 6
Y_one_hot = tf.one_hot(Y, nb_classes)  # one hot
print("one_hot", Y_one_hot)
Y_one_hot = tf.reshape(Y_one_hot, [-1, nb_classes])
print("reshape", Y_one_hot)

W = tf.Variable(tf.random_normal([16, nb_classes]), name='weight')
b = tf.Variable(tf.random_normal([nb_classes]), name='bias')

# tf.nn.softmax computes softmax activations
# softmax = exp(logits) / reduce_sum(exp(logits), dim)
logits = tf.matmul(X, W) + b
hypothesis = tf.nn.softmax(logits)

# Cross entropy cost/loss
cost_i = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits,
                                                 labels=Y_one_hot)
cost = tf.reduce_mean(cost_i)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1).minimize(cost)

prediction = tf.argmax(hypothesis, 1)
correct_prediction = tf.equal(prediction, tf.argmax(Y_one_hot, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# Launch graph
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    for step in range(2000):
        sess.run(optimizer, feed_dict={X: x_data, Y: y_data})
        if step % 100 == 0:
            loss, acc = sess.run([cost, accuracy], feed_dict={
                                 X: x_data, Y: y_data})
            print("Step: {:5}\tLoss: {:.3f}\tAcc: {:.2%}".format(
                step, loss, acc))

    # Let's see if we can predict
    pred = sess.run(prediction, feed_dict={X: x_data})
    # y_data: (N,1) = flatten => (N, ) matches pred.shape
    for p, y in zip(pred, y_data.flatten()):
        print("[{}] Prediction: {} True Y: {}".format(p == int(y), p, int(y)))

'''
Step:     0 Loss: 5.106 Acc: 37.62%
Step:   100 Loss: 0.800 Acc: 79.21%
Step:   200 Loss: 0.486 Acc: 88.12%
Step:   300 Loss: 0.349 Acc: 90.10%
Step:   400 Loss: 0.272 Acc: 94.06%
Step:   500 Loss: 0.222 Acc: 95.05%
Step:   600 Loss: 0.187 Acc: 97.03%
Step:   700 Loss: 0.161 Acc: 97.03%
Step:   800 Loss: 0.140 Acc: 97.03%
Step:   900 Loss: 0.124 Acc: 97.03%
Step:  1000 Loss: 0.111 Acc: 97.03%
Step:  1100 Loss: 0.101 Acc: 99.01%
Step:  1200 Loss: 0.092 Acc: 100.00%
Step:  1300 Loss: 0.084 Acc: 100.00%
...
[True] Prediction: 0 True Y: 0
[True] Prediction: 0 True Y: 0
[True] Prediction: 3 True Y: 3
[True] Prediction: 0 True Y: 0
[True] Prediction: 0 True Y: 0
[True] Prediction: 0 True Y: 0
[True] Prediction: 0 True Y: 0
[True] Prediction: 3 True Y: 3
[True] Prediction: 3 True Y: 3
[True] Prediction: 0 True Y: 0
'''
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 行列式是线性代数的核心概念,在求解线性方程组、分析矩阵特性以及几何计算中都极为关键。本教程将讲解如何用C++实现行列式的计算,重点在于如何输出分数形式的结果。 行列式定义如下:对于n阶方阵A=(a_ij),其行列式由主对角线元素的乘积,按行或列的奇偶性赋予正负号后求和得到,记作det(A)。例如,2×2矩阵的行列式为det(A)=a11×a22-a12×a21,而更高阶矩阵的行列式可通过Laplace展开或Sarrus规则递归计算。 在C++中实现行列式计算时,首先需定义矩阵类或结构体,用二维数组存储矩阵元素,并实现初始化、加法、乘法、转置等操作。为支持分数形式输出,需引入分数类,包含分子和分母两个整数,并提供与整数、浮点数的转换以及加、减、乘、除等运算。C++中可借助std::pair表示分数,或自定义结构体并重载运算符。 计算行列式的函数实现上,3×3及以下矩阵可直接按定义计算,更大矩阵可采用Laplace展开或高斯 - 约旦消元法。Laplace展开是沿某行或列展开,将矩阵分解为多个小矩阵的行列式乘积,再递归计算。在处理分数输出时,需注意避免无限循环和除零错误,如在分数运算前先约简,确保分子分母互质,且所有计算基于整数进行,最后再转为浮点数,以避免浮点数误差。 为提升代码可读性和可维护性,建议采用面向对象编程,将矩阵类和分数类封装,每个类有明确功能和接口,便于后续扩展如矩阵求逆、计算特征值等功能。 总结C++实现行列式计算的关键步骤:一是定义矩阵类和分数类;二是实现矩阵基本操作;三是设计行列式计算函数;四是用分数类处理精确计算;五是编写测试用例验证程序正确性。通过这些步骤,可构建一个高效准确的行列式计算程序,支持分数形式计算,为C++编程和线性代数应用奠定基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值