深度学习框架Tensorflow模型分析

Posted 2022-12-06 赵广陆

目录

• 1 快速入门模型
• 2 相关的库的导入
• 3 数据展示和划分
• 4 sklearn实现
• 5 tf.keras实现
• 6 总结

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1 快速入门模型

机器学习鸢尾花数据集分析:https://blog.csdn.net/ZGL_cyy/article/details/126924746
机器学习k近邻算法鸢尾花种类预测:https://blog.csdn.net/ZGL_cyy/article/details/126966990

我们通过鸢尾花分类案例，来给大家介绍tf.keras的基本使用流程。tf.keras使用tensorflow中的高级接口，我们调用它即可完成：

1. 导入和解析数据集
2. 构建模型
3. 使用样本数据训练该模型
4. 评估模型的效果。

由于与scikit -learn的相似性，接下来我们将通过将Keras与scikit -learn进行比较，介绍tf.Keras的相关使用方法。

2 相关的库的导入

在这里使用sklearn和tf.keras完成鸢尾花分类，导入相关的工具包：

# 绘图
import seaborn as sns
# 数值计算
import numpy as np
# sklearn中的相关工具
# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 逻辑回归
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV
# tf.keras中使用的相关工具
# 用于模型搭建
from tensorflow.keras.models import Sequential
# 构建模型的层和激活方法
from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation
# 数据处理的辅助工具
from tensorflow.keras import utils

3 数据展示和划分

利用seborn导入相关的数据，iris数据以dataFrame的方式在seaborn进行存储，我们读取后并进行展示：

# 读取数据
iris = sns.load_dataset("iris")
# 展示数据的前五行
iris.head()

另外，利用seaborn中pairplot函数探索数据特征间的关系：

# 将数据之间的关系进行可视化
sns.pairplot(iris, hue='species')

将数据划分为训练集和测试集：从iris dataframe中提取原始数据，将花瓣和萼片数据保存在数组X中，标签保存在相应的数组y中：

# 花瓣和花萼的数据
X = iris.values[:, :4]
# 标签值
y = iris.values[:, 4]

利用train_test_split完成数据集划分：

# 将数据集划分为训练集和测试集
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, train_size=0.5, test_size=0.5, random_state=0)

接下来，我们就可以使用sklearn和tf.keras来完成预测

4 sklearn实现

利用逻辑回归的分类器，并使用交叉验证的方法来选择最优的超参数，实例化LogisticRegressionCV分类器，并使用fit方法进行训练：

# 实例化分类器
lr = LogisticRegressionCV()
# 训练
lr.fit(train_X, train_y)

利用训练好的分类器进行预测，并计算准确率：

# 计算准确率并进行打印
print("Accuracy = :.2f".format(lr.score(test_X, test_y)))

逻辑回归的准确率为：

Accuracy = 0.93

5 tf.keras实现

在sklearn中我们只要实例化分类器并利用fit方法进行训练，最后衡量它的性能就可以了，那在tf.keras中与在sklearn非常相似，不同的是：

• 构建分类器时需要进行模型搭建
• 数据采集时，sklearn可以接收字符串型的标签，如：“setosa”，但是在tf.keras中需要对标签值进行热编码，如下所示：

有很多方法可以实现热编码，比如pandas中的get_dummies(),在这里我们使用tf.keras中的方法进行热编码：

# 进行热编码
def one_hot_encode_object_array(arr):
    # 去重获取全部的类别
    uniques, ids = np.unique(arr, return_inverse=True)
    # 返回热编码的结果
    return utils.to_categorical(ids, len(uniques))

接下来对标签值进行热编码：

# 训练集热编码
train_y_ohe = one_hot_encode_object_array(train_y)
# 测试集热编码
test_y_ohe = one_hot_encode_object_array(test_y)

在sklearn中，模型都是现成的。tf.Keras是一个神经网络库,我们需要根据数据和标签值构建神经网络。神经网络可以发现特征与标签之间的复杂关系。神经网络是一个高度结构化的图，其中包含一个或多个隐藏层。每个隐藏层都包含一个或多个神经元。神经网络有多种类别，该程序使用的是密集型神经网络，也称为全连接神经网络：一个层中的神经元将从上一层中的每个神经元获取输入连接。例如，图 2 显示了一个密集型神经网络，其中包含 1 个输入层、2 个隐藏层以及 1 个输出层，如下图所示：

上图 中的模型经过训练并馈送未标记的样本时，它会产生 3 个预测结果：相应鸢尾花属于指定品种的可能性。对于该示例，输出预测结果的总和是 1.0。该预测结果分解如下：山鸢尾为 0.02，变色鸢尾为 0.95，维吉尼亚鸢尾为 0.03。这意味着该模型预测某个无标签鸢尾花样本是变色鸢尾的概率为 95％。

TensorFlow tf.keras API 是创建模型和层的首选方式。通过该 API，您可以轻松地构建模型并进行实验，而将所有部分连接在一起的复杂工作则由 Keras 处理。

tf.keras.Sequential 模型是层的线性堆叠。该模型的构造函数会采用一系列层实例；在本示例中，采用的是 2 个密集层（分别包含 10 个节点）以及 1 个输出层（包含 3 个代表标签预测的节点）。第一个层的 input_shape 参数对应该数据集中的特征数量：

# 利用sequential方式构建模型
model = Sequential([
  # 隐藏层1，激活函数是relu,输入大小有input_shape指定
  Dense(10, activation="relu", input_shape=(4,)),  
  # 隐藏层2，激活函数是relu
  Dense(10, activation="relu"),
  # 输出层
  Dense(3,activation="softmax")
])

通过model.summary可以查看模型的架构：

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense (Dense)                (None, 10)                50        
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 10)                110       
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 3)                 33        
=================================================================
Total params: 193
Trainable params: 193
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________             

激活函数可决定层中每个节点的输出形状。这些非线性关系很重要，如果没有它们，模型将等同于单个层。激活函数有很多，但隐藏层通常使用 ReLU。

隐藏层和神经元的理想数量取决于问题和数据集。与机器学习的多个方面一样，选择最佳的神经网络形状需要一定的知识水平和实验基础。一般来说，增加隐藏层和神经元的数量通常会产生更强大的模型，而这需要更多数据才能有效地进行训练。

在训练和评估阶段，我们都需要计算模型的损失。这样可以衡量模型的预测结果与预期标签有多大偏差，也就是说，模型的效果有多差。我们希望尽可能减小或优化这个值，所以我们设置优化策略和损失函数，以及模型精度的计算方法：

# 设置模型的相关参数：优化器，损失函数和评价指标
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=["accuracy"])

接下来与在sklearn中相同，分别调用fit和predict方法进行预测即可。

# 模型训练：epochs,训练样本送入到网络中的次数，batch_size:每次训练的送入到网络中的样本个数
model.fit(train_X, train_y_ohe, epochs=10, batch_size=1, verbose=1);

上述代码完成的是：

1. 迭代每个epoch。通过一次数据集即为一个epoch。
2. 在一个epoch中，遍历训练 Dataset 中的每个样本，并获取样本的特征 (x) 和标签 (y)。
3. 根据样本的特征进行预测，并比较预测结果和标签。衡量预测结果的不准确性，并使用所得的值计算模型的损失和梯度。
4. 使用 optimizer 更新模型的变量。
5. 对每个epoch重复执行以上步骤，直到模型训练完成。

训练过程展示如下：

Epoch 1/10
75/75 [==============================] - 0s 616us/step - loss: 0.0585 - accuracy: 0.9733
Epoch 2/10
75/75 [==============================] - 0s 535us/step - loss: 0.0541 - accuracy: 0.9867
Epoch 3/10
75/75 [==============================] - 0s 545us/step - loss: 0.0650 - accuracy: 0.9733
Epoch 4/10
75/75 [==============================] - 0s 542us/step - loss: 0.0865 - accuracy: 0.9733
Epoch 5/10
75/75 [==============================] - 0s 510us/step - loss: 0.0607 - accuracy: 0.9733
Epoch 6/10
75/75 [==============================] - 0s 659us/step - loss: 0.0735 - accuracy: 0.9733
Epoch 7/10
75/75 [==============================] - 0s 497us/step - loss: 0.0691 - accuracy: 0.9600
Epoch 8/10
75/75 [==============================] - 0s 497us/step - loss: 0.0724 - accuracy: 0.9733
Epoch 9/10
75/75 [==============================] - 0s 493us/step - loss: 0.0645 - accuracy: 0.9600
Epoch 10/10
75/75 [==============================] - 0s 482us/step - loss: 0.0660 - accuracy: 0.9867

与sklearn中不同，对训练好的模型进行评估时，与sklearn.score方法对应的是tf.keras.evaluate()方法，返回的是损失函数和在compile模型时要求的指标:

# 计算模型的损失和准确率
loss, accuracy = model.evaluate(test_X, test_y_ohe, verbose=1)
print("Accuracy = :.2f".format(accuracy))

分类器的准确率为：

3/3 [==============================] - 0s 591us/step - loss: 0.1031 - accuracy: 0.9733
Accuracy = 0.97

6 总结

1. 使用tf.keras进行分类时的主要流程：数据处理-构建模型-模型训练-模型验证
2. tf.keras中构建模型可通过squential()来实现并利用.fit()方法进行训练
3. 使用evaluate()方法计算损失函数和准确率