利用Tensorflow實現邏輯迴歸模型

獵手家園發表於2017-05-04
邏輯迴歸模型

 官方mnist程式碼：

#下載Mnist資料集
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

#Tensorflow實現迴歸模型
import tensorflow as tf

#定義變數為float型，行因為不確定先給無窮大None；列給28*28=784
x = tf.placeholder("float", [None, 784])
y_ = tf.placeholder("float", [None,10])

#向量相乘y = wx + b，w的行即為x的列，否則無法相乘；輸出大小給10（因為是一個10分類任務）
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

#邏輯迴歸模型
#nn模組下的softmax解決多分類問題，引數：是一個預測值，即wx+b會計算出一個分值
#softmax 完成歸一化操作
#得到的y是一個預測結果
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

#計算損失值：-log(p)；求均值：reduce_mean
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)), reduction_indices=1))

#訓練模型
#最佳化器使用梯度下降
learning_rate = 0.01    #學習率
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cross_entropy)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

#評估模型
#比較一下預測值和這個標記的Label值，如果一致返回true，否則返回false
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
#計算準確率tf.cast
#計算均值tf.reduce_mean
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})

 

常用函式：

arr = np.array([
    [31,23,4,24,27,34],[18,3,25,0,6,35],[28,14,33,22,20,8]
])
#按列找出每列的最大值的索引 0按列 1按行
tf.argmax(arr, 0).eval()
#計算矩陣的維數
tf.rank(arr).eval()
#計算矩陣的行和列
tf.shape(arr).eval()

 

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