python进阶TensorFlow神经网络拟合线性及非线性函数

时间:2022-04-26 01:27:37

一、拟合线性函数

学习率0.03,训练1000次:

python进阶TensorFlow神经网络拟合线性及非线性函数

学习率0.05,训练1000次:

python进阶TensorFlow神经网络拟合线性及非线性函数

学习率0.1,训练1000次:

python进阶TensorFlow神经网络拟合线性及非线性函数

可以发现,学习率为0.05时的训练效果是最好的。

生成随机坐标

1、生成x坐标

2、生成随机干扰

3、计算得到y坐标

4、画点

# 生成随机点
def Produce_Random_Data():
  global x_data, y_data
  # 生成x坐标
  x_data = np.random.rand(100)
   # 生成随机干扰
  noise = np.random.normal(0, 0.01, x_data.shape)
  #                       均值 标准差 输出的形状
   # 计算y坐标
  y_data = 0.2 * x_data + 0.3 + noise
   # 画点
  plt.scatter(x_data, y_data)

神经网络拟合

1、创建神经网络

2、设置优化器与损失函数

3、训练(根据已有数据)

4、预测(给定横坐标,预测纵坐标)

# 创建神经网络(训练及预测)
def Neural_Network():
  # 1 创建神经网络
  model = tf.keras.Sequential()
  # 为神经网络添加层
  model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, input_dim=1))
#                             隐藏层 神经元个数 输入神经元个数
  # 2 设置优化器与损失函数
  model.compile(optimizer=SGD(0.05), loss='mse')
#                 优化器     学习率0.05  损失函数
# SGD:随机梯度下降法
# mse:均方误差
  # 3 训练
  for i in range(1000):
      # 训练数据并返回损失
      loss = model.train_on_batch(x_data, y_data)
      # print(loss)
   # 4 预测
  y_pred = model.predict(x_data)
   # 5 显示预测结果(拟合线)
  plt.plot(x_data, y_pred, 'r-', lw=3)    #lw:线条粗细

代码

# 拟合线性函数
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.optimizers import SGD 
# 生成随机点
def Produce_Random_Data():
  global x_data, y_data
  # 生成x坐标
  x_data = np.random.rand(100) 
  # 生成随机干扰
  noise = np.random.normal(0, 0.01, x_data.shape)
  #                       均值 标准差 输出的形状
   # 计算y坐标
  y_data = 0.2 * x_data + 0.3 + noise 
  # 画点
  plt.scatter(x_data, y_data)

# 创建神经网络(训练及预测)
def Neural_Network():
  # 1 创建神经网络
  model = tf.keras.Sequential()
  # 为神经网络添加层
  model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, input_dim=1))
#                             隐藏层 神经元个数 输入神经元个数
  # 2 设置优化器与损失函数
  model.compile(optimizer=SGD(0.05), loss='mse')
#                 优化器     学习率0.05  损失函数
# SGD:随机梯度下降法
# mse:均方误差
   # 3 训练
  for i in range(1000):
      # 训练数据并返回损失
      loss = model.train_on_batch(x_data, y_data)
      # print(loss)
   # 4 预测
  y_pred = model.predict(x_data)

  # 5 显示预测结果(拟合线)
  plt.plot(x_data, y_pred, 'r-', lw=3)    #lw:线条粗细 
# 1、生成随机点
Produce_Random_Data()

# 2、神经网络训练与预测
Neural_Network()

plt.show()

 

二、拟合非线性函数

第一层10个神经元:

python进阶TensorFlow神经网络拟合线性及非线性函数

第一层5个神经元:

python进阶TensorFlow神经网络拟合线性及非线性函数

我感觉第一层5个神经元反而训练效果比10个的好。。。

生成二次随机点

步骤:

1、生成x坐标

2、生成随机干扰

3、计算y坐标

4、画散点图

# 生成随机点
def Produce_Random_Data():
  global x_data, y_data
  # 生成x坐标
  x_data = np.linspace(-0.5, 0.5, 200)[:, np.newaxis]
  #                                       增加一个维度
   # 生成噪声
  noise = np.random.normal(0, 0.02, x_data.shape)
  #                       均值 方差 
  # 计算y坐标
  y_data = np.square(x_data) + noise 
  # 画散点图
  plt.scatter(x_data, y_data)

神经网络拟合

步骤:

1、创建神经网络

2、设置优化器及损失函数

3、训练(根据已有数据)

4、预测(给定横坐标,预测纵坐标)

5、画图

# 神经网络拟合(训练及预测)
def Neural_Network():
  # 1 创建神经网络
  model = tf.keras.Sequential()
  # 添加层
  # 注:input_dim(输入神经元个数)只需要在输入层重视设置,后面的网络可以自动推断出该层的对应输入
  model.add(tf.keras.layers.Dense(units=5,  input_dim=1, activation='tanh'))
#                                   神经元个数 输入神经元个数 激活函数
  model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='tanh')) 
  # 2 设置优化器和损失函数
  model.compile(optimizer=SGD(0.3), loss='mse')
#                 优化器     学习率     损失函数(均方误差) 
  # 3 训练
  for i in range(3000):
      # 训练一次数据,返回loss
      loss = model.train_on_batch(x_data, y_data) 
  # 4 预测
  y_pred = model.predict(x_data) 
  # 5 画图
  plt.plot(x_data, y_pred, 'r-', lw=5)

代码

# 拟合非线性函数
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.optimizers import SGD 
# 生成随机点
def Produce_Random_Data():
  global x_data, y_data
  # 生成x坐标
  x_data = np.linspace(-0.5, 0.5, 200)[:, np.newaxis]
  #                                       增加一个维度 
  # 生成噪声
  noise = np.random.normal(0, 0.02, x_data.shape)
  #                       均值 方差 
  # 计算y坐标
  y_data = np.square(x_data) + noise 
  # 画散点图
  plt.scatter(x_data, y_data) 
# 神经网络拟合(训练及预测)
def Neural_Network():
  # 1 创建神经网络
  model = tf.keras.Sequential() 
  # 添加层
  # 注:input_dim(输入神经元个数)只需要在输入层重视设置,后面的网络可以自动推断出该层的对应输入
  model.add(tf.keras.layers.Dense(units=5, input_dim=1, activation='tanh'))
#                                   神经元个数  输入神经元个数 激活函数
  model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='tanh'))
  #                               输出神经元个数 
  # 2 设置优化器和损失函数
  model.compile(optimizer=SGD(0.3), loss='mse')
#                 优化器     学习率     损失函数(均方误差) 
  # 3 训练
  for i in range(3000):
      # 训练一次数据,返回loss
      loss = model.train_on_batch(x_data, y_data) 
  # 4 预测
  y_pred = model.predict(x_data)
  # 5 画图
  plt.plot(x_data, y_pred, 'r-', lw=5)
# 1、生成随机点
Produce_Random_Data()

# 2、神经网络训练与预测
Neural_Network()

plt.show()

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