先回顧鳶尾花資料集，其提供了150組鳶尾花資料，每組包括鳶尾花的花萼長、花萼寬、花瓣長、花瓣寬 4個輸入特徵，同時還給出了這一組特徵對應的鳶尾花類別。類別包括狗尾鳶尾、雜色鳶尾、維吉尼亞鳶尾三類， 分別用數字0、1、2表示。使用此資料集**如下：
from sklearn.datasets import load_iris
x_data = datasets.load_iris(
).data # 返回iris資料集所有輸入特徵
y_data = datasets.load_iris(
).target # 返回iris資料集所有標籤
我們用神經網路實現鳶尾花分類僅需要三步：
(1)準備資料，包括資料集讀入、資料集亂序，把訓練集和測試集中的資料配成輸入特徵和標籤對，生成train和test即永不相見的訓練集和測試集；
(2)搭建網路，定義神經網路中的所有可訓練引數；
(3)優化這些可訓練的引數，利用巢狀迴圈在with結構中求得損失函式loss對每個可訓練引數的偏導數，更改這些可訓練引數，為了檢視效果，程式中可以加入每遍歷一次資料集顯示當前準確率，還可以畫出準確率acc和損失函式loss的變化曲線圖。以上部分的完整**與解析如下：
(1) 資料集讀入：
from sklearn.datasets import datasets
x_data = datasets.load_iris(
).data # 返回iris資料集所有輸入特徵
y_data = datasets.load_iris(
).target # 返回iris資料集所有標籤
np.random.seed(
116)
# 使用相同的seed，使輸入特徵/標籤一一對應
np.random.shuffle(x_data)
np.random.seed(
116)
np.random.shuffle(y_data)
tf.random.set_seed(
116)
x_train = x_data[:-
30]y_train = y_data[:-
30]x_test = x_data[-30
:]y_test = y_data[-30
:]
train_db = tf.data.dataset.from_tensor_slices(
(x_train, y_train)
).batch(32)
test_db = tf.data.dataset.from_tensor_slices(
(x_test, y_test)
).batch(
32)
(2)部分實現了讓資料集亂序，因為使用了同樣的隨機種子，所以打亂順序後輸入特徵和標籤仍然是一一對應的。
(3)部分將打亂後的前120個資料取出來作為訓練集，後30個資料作為測試集，為了公正評判神經網路的效果，訓練集和測試集沒有交集。
(4)部分使用from_tensor_slices把訓練集的輸入特徵和標籤配對打包，將每32組輸入特徵標籤對打包為乙個batch，在餵入神經網路時會以batch為單位餵入。
(5) 定義神經網路中所有可訓練引數：
w1 = tf.variable(tf.random.truncated_normal([4
,3], stddev=
0.1, seed=1)
)b1 = tf.variable(tf.random.truncated_normal([3
], stddev=
0.1, seed=1)
)
for epoch in
range
(epoch)
:#資料集級別迭代
for step,
(x_train, y_train)
inenumerate
(train_db)
:#batch級別迭代
with tf.gradienttape(
)as tape:
# 記錄梯度資訊
(前向傳播過程計算y)
(計算總loss)
grads = tape.gradient(loss,
[ w1, b1 ]
)w1.assign_sub(lr * grads[0]
)#引數自更新
b1.assign_sub(lr * grads[1]
)print
("epoch {}, loss: {}"
.format
(epoch, loss_all/4)
)
for x_test, y_test in test_db:
y = tf.matmul(h, w)
+ b # y為**結果
y = tf.nn.softmax(y)
# y符合概率分布
pred = tf.argmax(y, axis=1)
# 返回y中最大值的索引即**的分類
pred = tf.cast(pred, dtype=y_test.dtype)
# 調整資料型別與標籤一致
correct = tf.cast(tf.equal(pred, y_test)
, dtype=tf.int32)
correct = tf.reduce_sum (correct)
# 將每個batch的correct數加起來
total_correct +=
int(correct)
# 將所有batch中的correct數加起來 total_number += x_test.shape [0]
acc = total_correct / total_number
print
("test_acc:"
, acc)
plt.title(acc curve)
# 標題
plt.xlabel(epoch)
# x軸名稱
plt.ylabel(acc)
# y軸名稱
plt.plot(test_acc, label=
"$accuracy$"
)# 逐點畫出test_acc值並連線
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