利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法

更新时间：2020-05-23 23:06:01 作者：startmvc

利用TensorFlow实现《神经网络与机器学习》一书中4.7模式分类练习具体问题是将如下图所示

利用TensorFlow实现《神经网络与机器学习》一书中4.7模式分类练习

具体问题是将如下图所示双月牙数据集分类。

使用到的工具:

python3.5 tensorflow1.2.1 numpy matplotlib

1.产生双月环数据集


def produceData(r,w,d,num): 
 r1 = r-w/2 
 r2 = r+w/2 
 #上半圆 
 theta1 = np.random.uniform(0, np.pi ,num) 
 X_Col1 = np.random.uniform( r1*np.cos(theta1),r2*np.cos(theta1),num)[:, np.newaxis] 
 X_Row1 = np.random.uniform(r1*np.sin(theta1),r2*np.sin(theta1),num)[:, np.newaxis] 
 Y_label1 = np.ones(num) #类别标签为1 
 #下半圆 
 theta2 = np.random.uniform(-np.pi, 0 ,num) 
 X_Col2 = (np.random.uniform( r1*np.cos(theta2),r2*np.cos(theta2),num) + r)[:, np.newaxis] 
 X_Row2 = (np.random.uniform(r1 * np.sin(theta2), r2 * np.sin(theta2), num) -d)[:,np.newaxis] 
 Y_label2 = -np.ones(num) #类别标签为-1,注意：由于采取双曲正切函数作为激活函数，类别标签不能为0 
 #合并 
 X_Col = np.vstack((X_Col1, X_Col2)) 
 X_Row = np.vstack((X_Row1, X_Row2)) 
 X = np.hstack((X_Col, X_Row)) 
 Y_label = np.hstack((Y_label1,Y_label2)) 
 Y_label.shape = (num*2 , 1) 
 return X,Y_label

其中r为月环半径，w为月环宽度，d为上下月环距离（与书中一致）

2.利用TensorFlow搭建神经网络模型

2.1 神经网络层添加


def add_layer(layername,inputs, in_size, out_size, activation_function=None): 
 # add one more layer and return the output of this layer 
 with tf.variable_scope(layername,reuse=None): 
 Weights = tf.get_variable("weights",shape=[in_size, out_size], 
 initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)) 
 biases = tf.get_variable("biases", shape=[1, out_size], 
 initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)) 
 
 Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases 
 if activation_function is None: 
 outputs = Wx_plus_b 
 else: 
 outputs = activation_function(Wx_plus_b) 
 return outputs

2.2 利用tensorflow建立神经网络模型

输入层大小：2

隐藏层大小：20

输出层大小：1

激活函数：双曲正切函数

学习率：0.1（与书中略有不同）

（具体的搭建过程可参考莫烦的视频，链接就不附上了自行搜索吧......）


###define placeholder for inputs to network 
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2]) 
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) 
###添加隐藏层 
l1 = add_layer("layer1",xs, 2, 20, activation_function=tf.tanh) 
###添加输出层 
prediction = add_layer("layer2",l1, 20, 1, activation_function=tf.tanh) 
###MSE 均方误差 
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction), reduction_indices=[1])) 
###优化器选取 学习率设置 此处学习率置为0.1 
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss) 
###tensorflow变量初始化，打开会话 
init = tf.global_variables_initializer()#tensorflow更新后初始化所有变量不再用tf.initialize_all_variables() 
sess = tf.Session() 
sess.run(init)

2.3 训练模型


###训练2000次 
for i in range(2000): 
 sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_label})

3.利用训练好的网络模型寻找分类决策边界

3.1 产生二维空间随机点


def produce_random_data(r,w,d,num): 
 X1 = np.random.uniform(-r-w/2,2*r+w/2, num) 
 X2 = np.random.uniform(-r - w / 2-d, r+w/2, num) 
 X = np.vstack((X1, X2)) 
 return X.transpose()

3.2 用训练好的模型采集决策边界附近的点

向网络输入一个二维空间随机点，计算输出值大于-0.5小于0.5即认为该点落在决策边界附近（双曲正切函数）


def collect_boundary_data(v_xs): 
 global prediction 
 X = np.empty([1,2]) 
 X = list() 
 for i in range(len(v_xs)): 
 x_input = v_xs[i] 
 x_input.shape = [1,2] 
 y_pre = sess.run(prediction, feed_dict={xs: x_input}) 
 if abs(y_pre - 0) < 0.5: 
 X.append(v_xs[i]) 
 return np.array(X)

3.3 用numpy工具将采集到的边界附近点拟合成决策边界曲线，用matplotlib.pyplot画图


###产生空间随机数据 
 X_NUM = produce_random_data(10, 6, -4, 5000) 
 ###边界数据采样 
 X_b = collect_boundary_data(X_NUM) 
 ###画出数据 
 fig = plt.figure() 
 ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) 
 ###设置坐标轴名称 
 plt.xlabel('x1') 
 plt.ylabel('x2') 
 ax.scatter(x_data[:, 0], x_data[:, 1], marker='x') 
 ###用采样的边界数据拟合边界曲线 7次曲线最佳 
 z1 = np.polyfit(X_b[:, 0], X_b[:, 1], 7) 
 p1 = np.poly1d(z1) 
 x = X_b[:, 0] 
 x.sort() 
 yvals = p1(x) 
 plt.plot(x, yvals, 'r', label='boundray line') 
 plt.legend(loc=4) 
 #plt.ion() 
 plt.show()

4.效果