• keras 学习-线性回归


    园子里头看到了一些最基础的 keras 入门指导, 用一层网络,可以训练一个简单的线性回归模型。

    自己学习了一下,按照教程走下来,结果不尽如人意,下面是具体的过程。

    第一步: 生成随机数据,绘出散点图

    import numpy as np
    from keras.models  import Sequential
    from keras.layers import Dense 
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 生产随机数据
    np.random.seed(123) # 指定种子,使得每次生成的随机数保持一致
    x = np.linspace(-1,1,200) # 生成一个长度为 200 的 list,数值大小在 [-1,1] 之间
    np.random.shuffle(x) #随机排列传入 list 
    y = 0.5 * x + 2 + np.random.normal(0, 0.05, (200,)) # 添加正态分布的偏差值
    #测试数据 与 训练数据
    x_train, y_train = x[:160], y[:160]
    x_test, y_test = x[160:], y[160:0]
    #绘出散点图: plt.scatter(x,y) plt.show()

    散点图如下:

     二、创建网络模型

    # 创建模型
    model = Sequential()
    # 添加全连接层,输入维度 1, 输出维度 1 
    model.add(Dense(output_dim = 1, input_dim= 1))

    三、模型编译

    # 模型编译
    # 损失函数:二次方的误差, 优化器:随机梯度随机梯度下降,stochastic gradient descent
    model.compile(loss='mse', optimizer='sgd')  

    四、模型训练

    # 训练模型,就跑一次
    
    print('start train model:')
    for step in range(300):
        cost = model.train_on_batch(x_train, y_train)
        if step % 50 == 0:
            print('cost:', cost)

    五、测试模型

    #看测试数据损失又多少
    print('start test:')
    cost = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=40)
    print('the loss is:', cost)
    
    # 查看函数参数
    w,b = model.layers[0].get_weights()
    print('weights =',w, '  biases = ', b)
    
    # 用模型预测测试值
    y_pred = model.predict(x_test)
    
    # 画出测试散点图
    plt.scatter(x_test, y_test)
    # 画出回归线
    plt.plot(x_test, y_pred)
    plt.show()

         输出结果: 

     

    此次训练所得模型:

    从图中可以看出,模型没有很好的满足我们的需求,进行调整,看下结果:

    减小batch_size, 增加训练次数。

    batch_size: 单一批训练样本数量

    epochs : 将全部样本训练都跑一遍为 1 个 epoch,  10 个 epochs 就是全部样本都训练 10 次

    # 调整模型训练过程
    model.fit(x_train, y_train, batch_size=5,epochs=60)

    最终所得模型图为:

     曲线为:

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yaolin1228/p/9292193.html
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