使用keras进行Regressor

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-12-15 03:31 113阅读 0赞

本文内容比较简单，没那么多文字解释，直接上代码。

import numpy as np
    np.random.seed(1337) #
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #创建一些数据
    X=np.linspace(-1,1,200)
    np.random.shuffle(X) #
    Y=0.5*X+2+np.random.normal(0,0.05,(200,))
    plt.scatter(X,Y)
    plt.show()
    
    X_train,Y_train=X[:160],Y[:160]
    X_test,Y_test=X[160:],Y[160:]
    
    #建立模型
    model=Sequential()
    model.add(Dense(units=1,input_dim=1))
    
    #选择损失函数和优化方法
    model.compile(loss='mse',optimizer='sgd')
    
    #训练
    print("train----------")
    for step in range(301):
        cost=model.train_on_batch(X_train,Y_train)
        if step %100 ==0:
            print('train cost',cost)
    
    #test
    print("test------")
    cost=model.evaluate(X_test,Y_test,batch_size=40)
    print('test cost',cost)
    W,b=model.layers[0].get_weights()
    print("W:",W,"b:",b)
    
    #
    Y_pred=model.predict(X_test)
    plt.scatter(X_test,Y_test)
    plt.plot(X_test,Y_pred)
    plt.show()

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