TensorFlow 实战(三)—— 实现常见公式

本文介绍了TensorFlow中常用的函数,包括求向量的均值tf.reduce_mean、对权值矩阵进行L2正则化的定义方法及binary cross entropy损失函数的实现方式。
  • tf.reduce_mean (求向量的均值)等价于

    1Ni=1Nxi

1. 对权值矩阵进行 l2 正则

def variable_with_weight_loss(shape, stddev, w1):
    var = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=stddev))
    if w1 is not None:
        weight_loss = tf.multiply(tf.nn.l2_loss(var), w1, name='weight_loss')
        tf.add_to_collections('losses', weight_loss)
    return var

2. binary cross entropy

def bin_cross_entropy(preds, targets):
    eps = 1e-12
    return tf.reduce_mean(-targets*tf.log(preds+eps)-(1-targets)*tf.log(1-preds+eps))

转载于:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9422050.html

### 使用 TensorFlow 进行机器学习实战 #### 安装 TensorFlow 为了开始使用 TensorFlow 构建机器学习模型,首先需要安装 TensorFlow。可以使用 `pip` 命令来完成这一操作: ```bash !pip install tensorflow==2.0.0-rc0 ``` 这将安装指定版本的 TensorFlow 库[^4]。 #### 导入库并准备数据集 一旦安装完毕,就可以导入必要的 Python 库,并加载或创建用于训练的数据集。对于初学者来说,可以从简单的线性回归问题入手。例如,考虑一个非常基础的例子——实现公式 \( Y = 2X - 1 \),这是一个典型的线性关系[^2]。 ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 准备简单的一维数组作为输入特征 X 和标签 y xs = np.array([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0], dtype=float) ys = np.array([-3.0, -1.0, 1.0, 3.0], dtype=float) model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])]) model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error') model.fit(xs, ys, epochs=500) print(model.predict([10.0])) ``` 这段代码定义了一个单层神经网络模型,该模型接受一维向量作为输入,并尝试预测对应的输出值。经过多次迭代(epochs),这个小型模型应该能够学会近似表达给定的关系式。 #### 更多资源推荐 除了上述基本实例之外,《机器学习实战:基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》这本书籍也值得深入阅读。书中不仅讲解了理论知识,还提供了大量实践案例帮助理解如何利用这些工具构建更复杂的机器学习解决方案[^1]。 此外,在官方文档和其他在线平台上也能找到更多高级教程和项目示例,比如 Coursera 或 edX 上开设的相关课程,以及活跃的技术交流社区如 Stack Overflow 和 GitHub 等地方共享的经验和技术支持[^3]。
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