Python23 使用Tensorflow实现线性回归
TensorFlow 是一个开源的软件库,用于数值计算,特别适用于大规模的机器学习。它由 Google 的研究人员和工程师在 Google Brain 团队内部开发,并在 2015 年首次发布。TensorFlow 的核心是使用数据流图来组织计算,使得它可以轻松地利用多种不同的硬件平台,从普通的个人电脑到大型服务器,甚至包括移动设备和边缘设备。
1.Tensorflow的特点和使用场景
主要特点
1.灵活性和可扩展性:TensorFlow 支持多种不同的模型和算法,用户也可以定义自己的操作,使其适应几乎任何任务的计算需求。它可以运行在多种设备上,包括桌面、服务器、移动设备等。
2.自动微分:TensorFlow 提供自动微分功能,意味着系统可以自动帮你计算导数,这一点对于实现机器学习算法中的反向传播等技术尤为重要。
3.性能优化:TensorFlow 提供了多种工具和库,支持对计算图进行优化,能够自动使用 CPU 和 GPU 等硬件加速功能。
4.易于部署:TensorFlow 模型可以轻松地部署到多种平台,用户不需要在不同设备上重新编写代码。
5.大规模机器学习支持:TensorFlow 特别适用于从中到大规模的机器学习项目。
6.生态系统和社区:TensorFlow 拥有广泛的生态系统,包括各种工具、库和社区资源,可以帮助用户从数据准备到模型训练再到部署都得到支持。
使用场景
-
图像和视频处理:如图像识别、物体检测和视频分析。
-
自然语言处理:如语言翻译、情感分析和文本分类。
-
声音识别:如语音到文本的转换。
-
预测分析:如股票市场预测、能源需求预测等。
-
强化学习:如游戏和机器人控制系统的开发。
TensorFlow 也不断在发展,增加新功能和改进,例如 TensorFlow 2.x 版本对初学者更友好,简化了很多操作,强化了即时执行(eager execution)的特性,使得交互式开发更为直观和方便。
2.Tensorflow入门
创建一个TensorFlow常量并打印:
import tensorflow as tf# 创建一个TensorFlow常量
hello = tf.constant('Hello TensorFlow')# 使用 TensorFlow 2.x 的方式打印这个常量
print(hello.numpy()) # 转换为NumPy数组格式并打印出来,输出结果中字母b前缀表示该字符串是一个字节串(bytes)而不是一个普通的字符串(str)# 输出:
'''
b'Hello TensorFlow'
'''
创建一个TensorFlow常量并打印:
import tensorflow as tf# 创建两个TensorFlow常量
a = tf.constant(40)
b = tf.constant(2)# 直接执行加法操作并打印结果
result = a + b
print(result.numpy())# 输出:
'''
42
'''
实现一个简单的线性回归模型:
线性回归模型是统计学中用来预测连续变量关系的一种方法。它假设两个或多个变量之间存在线性关系,即一个变量可以被其他一个或多个变量的线性组合来预测。线性回归的目的是找到这些变量之间最佳的直线(或超平面,取决于变量的数量)关系。
想象一下你有一组数据点,这些点在二维空间中分布(即每个数据点都有一个 x 值和一个 y 值)。线性回归模型会尝试画一条直线穿过这些点,使得所有数据点到这条直线的垂直距离之和(称为误差或残差)最小。这条直线就是所谓的“最佳拟合直线”。
在数学上,线性回归可以表示为:
其中:
-
( y ) 是因变量(目标预测值)
-
( x ) 是自变量(输入特征)
-
( w ) 是权重或系数(决定了线的斜率)
-
( b ) 是偏置或截距(决定了线的位置)
假设你想预测房屋的销售价格。这里,销售价格(( y ))可以被房屋的大小(( x ))来预测。通过收集一些历史数据(已知的房屋大小和对应的售价),你可以使用线性回归模型来找出大小和价格之间的关系。得到的模型可能会告诉你,每增加一个单位的房屋大小,价格会增加多少。
尽管线性回归是一个强大的工具,但它假设输入和输出之间是线性关系,这在现实世界中并不总是成立。当存在非线性关系时,可能需要考虑更复杂的模型,如多项式回归或其他类型的机器学习模型。
下面是一个简单的线性回归模型,用来学习并预测数据点的线性关系。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 使用numpy随机生成100个数据
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 一个2x100的矩阵,生成了100个具有两个特征的数据点
y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300 # 是目标输出,计算公式为y_data=0.1×x1+0.2×x2+0.3# 构造一个线性模型
b = tf.Variable(tf.zeros([1])) # 一个初始值为0的标量
w = tf.Variable(tf.random.uniform([1, 2], -1.0, 1.0)) # 权重,一个1x2的矩阵,初始化为在 [-1.0, 1.0] 范围内的随机值
x_data_tensor = tf.constant(x_data)# 定义模型和损失函数
def model():return tf.matmul(w, x_data_tensor) + b # 计算的是y=wx+b,使用tf.matmul来进行矩阵乘法(w 和 x_data)def loss(): # 计算模型输出与真实输出之间的均方误差return tf.reduce_mean(tf.square(model() - y_data))# 最小化方差
optimizer = tf.optimizers.SGD(0.5) # 创建了一个梯度下降优化器,学习率为0.5# 记录损失函数值
loss_values = []
steps = []# 模拟训练:
for step in range(201):with tf.GradientTape() as tape: # 自动计算损失函数关于模型参数的梯度current_loss = loss()gradients = tape.gradient(current_loss, [w, b])optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [w, b]))if step % 5 == 0: # 每5步记录一次loss_values.append(current_loss.numpy())steps.append(step)print(step, w.numpy(), b.numpy(), 'loss:', current_loss.numpy())# 绘制损失函数变化图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(steps, loss_values, label='Loss Value')
plt.xlabel('Step')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Loss Function Over Training Steps')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()# 输出:
'''
0 [[-0.10613185 0.5930704 ]] [0.44480804] loss: 0.21698055
5 [[-0.09899352 0.40378755]] [0.2845074] loss: 0.0077084834
10 [[-0.03101536 0.34016445]] [0.2949372] loss: 0.0032845887
15 [[0.01170078 0.2942564 ]] [0.29628983] loss: 0.0014881333
20 [[0.04059353 0.2634889 ]] [0.29748333] loss: 0.00067443977
···
190 [[0.09999996 0.20000012]] [0.29999995] loss: 1.7585933e-15
195 [[0.09999999 0.20000009]] [0.29999995] loss: 1.0924595e-15
200 [[0.09999999 0.20000009]] [0.29999995] loss: 1.0214052e-15<Figure size 1000x600 with 1 Axes>
'''
使用TensorFlow2.X计算矩阵乘法:
import tensorflow as tf
# 创建一个常量op, 返回值 'matrix1' 代表这个1x2矩阵.
matrix1=tf.constant([[3.,3.]])# 创建另外一个常量op, 返回值 'matrix2' 代表这个2x1矩阵.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])# 创建一个矩阵乘法matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入.
# 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
matrix1
matrix2
product # 返回的是Tensorflow对象# 打印结果
print(product.numpy())
'''
<tf.Tensor: shape=(1, 2), dtype=float32, numpy=array([[3., 3.]], dtype=float32)>
<tf.Tensor: shape=(2, 1), dtype=float32, numpy=
array([[2.],[2.]], dtype=float32)>
<tf.Tensor 'MatMul_8:0' shape=(1, 1) dtype=float32>
[[12.]]
'''
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https://blog.csdn.net/weixin_43334693/article/details/130189238 https://blog.csdn.net/weixin_47936614/article/details/130466448 https://blog.csdn.net/qq_51320133/article/details/138305880 注意力机制:在处理信息的时候,会将注意力放在需要…...
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安卓开发自定义时间日期显示组件
安卓开发自定义时间日期显示组件 问题背景 实现时间和日期显示,左对齐和对齐两种效果,如下图所示: 问题分析 自定义view实现一般思路: (1)自定义一个View (2)编写values/attrs.…...
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IT行业入门,如何假期逆袭,实现抢跑
目录 前言 1.IT行业领域分类 2.基础课程预习指南 3.技术学习路线 4.学习资源推荐 结束语 前言 IT(信息技术)行业是一个非常广泛和多样化的领域,它包括了许多不同的专业领域和职业路径。如果要进军IT行业,我们应该要明确自己…...
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Pyramid 中混合认证策略
1. 问题背景 在一个使用 Pyramid 框架开发的应用程序中,需要同时处理 HTML 内容的显示和 JSON API 的请求。对于 HTML 内容,使用了 AuthTktAuthenticationPolicy 进行身份验证和 ACLAuthorizationPolicy 进行授权。当用户成功登录后,会在浏览…...
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SpringBoot原理
SpringBoot开发项目,为什么这么简单?SpringBoot帮我们做了哪些事情? 了解SpringBoot的底层原理是有必要的。 面试重点 spring框架中各种jar包的依赖关系(还有各种jar包的版本适配)、还有各种配置非常繁琐 SpringBoo…...
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基于图像处理的滑块验证码匹配技术
滑块验证码是一种常见的验证码形式,通过拖动滑块与背景图像中的缺口进行匹配,验证用户是否为真人。本文将详细介绍基于图像处理的滑块验证码匹配技术,并提供优化代码以提高滑块位置偏移量的准确度,尤其是在背景图滑块阴影较浅的情…...
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windows启动Docker闪退Docker desktop stopped
Windows启动Docker闪退-Docker desktop stopped 电脑上很早就安装有Docker了,但是有一段时间都没有启动了,今天想启动启动不起来了,打开没几秒就闪退,记录一下解决方案。仅供参考 首先,参照其他解决方案,本…...
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C语言初阶——实用调试技巧(新课学习)
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> strcpy 字符串拷贝 char * strcpy (char * destination, const char * source); #include<string.h>//strcpy头文件int main() { char arr1[20] { 0 };//char arr1[20] "woshishui"; ch…...
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浅谈OpenCV的多对象匹配透明图像的实现,以及如何匹配半透明控件
引子 OpenCV提供的templateMatch只负责将(相关性等)计算出来,并不会直接提供目标的对应坐标,一般来说我们直接遍历最高的相关度,就可以得到匹配度最高的坐标。但是这样一般只能得到一个坐标。在实际操作中,…...
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在Linux上部署和管理OpenStack云平台
部署和管理OpenStack云平台在Linux上是一个相当复杂的任务,涉及到多个组件和服务的配置和集成。下面是一个简化的步骤概述,用于在Linux上部署和管理OpenStack云平台: 1. 环境准备: • 确保你有足够数量的服务器作为控制节点、计算节点、网络…...
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马斯克:若苹果在操作系统层面集成OpenAI,我将禁止苹果设备进入我的公
文|编辑部整理 编辑|大风马斯克:若苹果在操作系统层面集成OpenAI,我将禁止苹果设备进入我的公司马斯克表示,如果苹果与OpenAI合作,在操作系统层面整合ChatGPT,我将禁止那些携带苹果设备的人来访。届时,访客将需要在公司大门口接受针对苹果设备的设备检查。马斯克提及,“…...
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【UnityShader入门精要学习笔记】第十五章 使用噪声
本系列为作者学习UnityShader入门精要而作的笔记,内容将包括: 书本中句子照抄 个人批注项目源码一堆新手会犯的错误潜在的太监断更,有始无终 我的GitHub仓库 总之适用于同样开始学习Shader的同学们进行有取舍的参考。 文章目录 使用噪声上…...
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七个很酷的GenAI LLM技术性面试问题
不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。 大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争…...
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第十二节:带你梳理Vue2: computed计算属性
1 计算属性的基本了解 1.1 认识Mustache语法的不足 在模板中写表达式非常便利,但设计的初衷是为了简单的运算,如果是复杂的逻辑运算,会难以维护,不容易理解其中的意思. 示例: <div id"app"><!-- 正常绑定数…...
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vs2019+QT扩展 定义自定义模块选择
环境:vs2019QT扩展(2.63.2) 对于我们如果想将自己的模块,或类似于QtXlsx这样的库直接添加到QT目录中时,也想可以通过选择模块自动引入头文件和库文件时,可以直接通过修改配置文件的方式添加到模块选择界面…...
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得物小程序逆向+qt可视化(不含sku)
声明 本文章中所有内容仅供学习交流使用,不用于其他任何目的,抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关!wx a15018601872 本文章未…...