Computer >> Máy Tính >  >> Lập trình >> Python

Làm cách nào để xây dựng mô hình tuần tự trên Auto MPG bằng TensorFlow?

Tensorflow là một khuôn khổ học máy được cung cấp bởi Google. Nó là một khung công tác mã nguồn mở được sử dụng cùng với Python để triển khai các thuật toán, ứng dụng học sâu và hơn thế nữa. Nó được sử dụng trong nghiên cứu và cho mục đích sản xuất. Tensor là một cấu trúc dữ liệu được sử dụng trong TensorFlow. Nó giúp kết nối các cạnh trong một sơ đồ luồng. Sơ đồ luồng này được gọi là 'Biểu đồ luồng dữ liệu'. Hàng căng không là gì ngoài mảng nhiều chiều hoặc một danh sách. Chúng có thể được xác định bằng ba thuộc tính chính -

  • Xếp hạng - Nó cho biết về kích thước của tensor. Nó có thể được hiểu là thứ tự của tensor hoặc số kích thước trong tensor đã được xác định.

  • Loại - Nó cho biết về kiểu dữ liệu được liên kết với các phần tử của Tensor. Nó có thể là tensor một chiều, hai chiều hoặc n chiều.

  • Hình dạng - Là số hàng và số cột cùng nhau.

Gói 'tensorflow' có thể được cài đặt trên Windows bằng dòng mã bên dưới - 

pip install tensorflow

Mục đích đằng sau bài toán hồi quy là dự đoán đầu ra của một biến số liên tục hoặc rời rạc, chẳng hạn như giá cả, xác suất, liệu trời có mưa hay không, v.v.

Tập dữ liệu chúng tôi sử dụng được gọi là tập dữ liệu ‘Auto MPG’. Nó chứa hiệu suất nhiên liệu của ô tô những năm 1970 và 1980. Nó bao gồm các thuộc tính như trọng lượng, mã lực, dịch chuyển, v.v. Với điều này, chúng ta cần dự đoán hiệu quả sử dụng nhiên liệu của các loại xe cụ thể.

Mô hình tuần tự là mô hình được xây dựng dựa trên chồng các lớp.

Chúng tôi đang sử dụng Google Colaboratory để chạy đoạn mã dưới đây. Google Colab hoặc Colaboratory giúp chạy mã Python qua trình duyệt và không yêu cầu cấu hình cũng như quyền truy cập miễn phí vào GPU (Đơn vị xử lý đồ họa). Colaboratory đã được xây dựng trên Jupyter Notebook. Sau đây là đoạn mã -

Ví dụ 

print("A sequential model is being built with 1 dense layer")
linear_model = tf.keras.Sequential([
   normalizer,
   layers.Dense(units=1)
])

print("Predictions are being made ")
linear_model.predict(train_features[:10])
linear_model.layers[1].kernel
print("Model is being compiled")
linear_model.compile(
   optimizer=tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.1),
   loss='mean_absolute_error')
print("The model is being fit to the data")
history = linear_model.fit(
   train_features, train_labels,
   epochs=150,
   verbose=0,
   validation_split = 0.25)
print("The predicted values are being plotted")
plot_loss(history)
print("The predicted results are being evaluated")
test_results['linear_model'] = linear_model.evaluate(
   test_features, test_labels, verbose=0)

Mã tín dụng −https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/regression

Đầu ra

Làm cách nào để xây dựng mô hình tuần tự trên Auto MPG bằng TensorFlow?

Giải thích

  • Mô hình kiến ​​trúc tuần tự được xây dựng bằng API keras.

  • Các dự đoán được đưa ra cho ‘MPG’ đã được thực hiện.

  • Định dạng chung cho hồi quy tuyến tính là y =mx + b.

  • Sau khi dự đoán được thực hiện, mô hình này sẽ được biên dịch.

  • Tiếp theo, mô hình phù hợp với dữ liệu, trong đó số bước đào tạo được xác định.

  • Các giá trị dự đoán trước đó được vẽ trên bảng điều khiển.