鸢尾花bp神经网络代码中,构建网络,并设置损失函数的代码
时间: 2023-12-25 12:02:55 浏览: 32
以下是鸢尾花分类问题的 BP 神经网络代码示例,包括网络构建和损失函数设置:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
from sklearn import datasets
# 导入鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
x_data = iris.data
y_data = iris.target
# 将标签转换为 one-hot 编码
y_data = np.eye(3)[y_data]
# 划分数据集
x_train = x_data[:-30]
y_train = y_data[:-30]
x_test = x_data[-30:]
y_test = y_data[-30:]
# 将数据类型转换为 TensorFlow 的张量类型
x_train = tf.cast(x_train, tf.float32)
y_train = tf.cast(y_train, tf.float32)
x_test = tf.cast(x_test, tf.float32)
y_test = tf.cast(y_test, tf.float32)
# 构建神经网络
w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([4, 10], stddev=0.1))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([10]))
w2 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([10, 3], stddev=0.1))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([3]))
# 定义前向传播函数
def neural_network(x):
layer1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, w1) + b1)
layer2 = tf.nn.softmax(tf.matmul(layer1, w2) + b2)
return layer2
# 定义损失函数
def loss_fn(y_pred, y):
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.math.log(y_pred), axis=1))
return cross_entropy
# 计算梯度并更新参数
optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate=0.1)
def train_step(x, y):
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred = neural_network(x)
loss = loss_fn(y_pred, y)
gradients = tape.gradient(loss, [w1, b1, w2, b2])
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [w1, b1, w2, b2]))
return loss
# 训练模型
train_loss_results = []
test_acc = []
epoch = 500
for i in range(epoch):
loss = train_step(x_train, y_train)
train_loss_results.append(loss)
if i % 50 == 0:
y_pred_test = neural_network(x_test)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred_test, 1), tf.argmax(y_test, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
test_acc.append(accuracy)
print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test accuracy: {:.2f}%".format(i+1, epoch, loss, accuracy*100))
```
在上面的代码中,神经网络采用两层结构,分别是输入层和输出层,其中输入层有 4 个神经元,输出层有 3 个神经元。前向传播函数使用了 ReLU 和 Softmax 激活函数,损失函数采用了交叉熵损失函数。梯度下降优化器使用 SGD,学习率为 0.1。
训练过程中,每隔 50 次迭代输出一次训练损失和测试准确率。根据测试集的预测结果和真实标签计算准确率。
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