tf.Variable ,tf.matmul, tf.reduce_sum这三种方法是什么意思

这三种方法都是 TensorFlow 中的函数。

1. tf.Variable：用于创建可训练的变量，可以用来存储模型的参数，例如权重和偏置项等。创建后，变量可以通过 TensorFlow 的优化器进行训练和更新。

2. tf.matmul：用于进行矩阵乘法操作。矩阵乘法是深度学习中常用的操作，例如在神经网络中，用于计算输入数据和权重矩阵之间的乘积。

3. tf.reduce_sum：用于计算张量的元素之和，可以沿着指定的轴进行计算。在深度学习中，通常用于计算损失函数的值，例如交叉熵损失函数的计算。

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X_parameters = tf.Variable(tf.random_normal([bookNo, num_features],stddev = 0.35)) Theta_parameters = tf.Variable(tf.random_normal([userNo, num_features],stddev = 0.35)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1e-4) loss = 1/2 * tf.reduce_sum(((tf.matmul(X_parameters, Theta_parameters, transpose_b = True) - rating_norm) * record) ** 2) + 1/2 * (tf.reduce_sum(X_parameters ** 2) + tf.reduce_sum(Theta_parameters ** 2)) train = optimizer.minimize(loss) tf.summary.scalar('loss', loss)

这段代码实现了一个基于TensorFlow的矩阵分解推荐算法。

首先，它定义了两个变量X_parameters和Theta_parameters，它们分别表示书籍和用户的特征矩阵。这两个矩阵的大小分别为[书籍数量，特征数量]和[用户数量，特征数量]。这里使用tf.Variable()函数将它们定义为可训练的变量，并且使用tf.random_normal()函数初始化它们的值为符合正态分布的随机数。

然后，它定义了一个Adam优化器，用于最小化损失函数。这里使用的学习率为1e-4。

接着，它定义了损失函数。这个损失函数是一个基于矩阵分解的推荐算法的常见形式，包括两个部分：一个是预测评分与真实评分之间的差异（差的平方），另一个是正则化项（防止过拟合）。具体来说，它使用tf.matmul()函数计算X_parameters和Theta_parameters的乘积，得到预测的评分矩阵，然后使用tf.reduce_sum()函数计算预测评分与真实评分之间的差异（差的平方），并乘以record矩阵（即评分矩阵是否有值的矩阵，用于过滤掉没有评分的项）。最后，它将正则化项（防止过拟合）加入到损失函数中，其中使用tf.reduce_sum()函数计算X_parameters和Theta_parameters的平方和，并将它们相加。

然后，它使用optimizer.minimize()函数最小化损失函数，以更新X_parameters和Theta_parameters矩阵的值。同时，使用tf.summary.scalar()函数定义了一个损失值的摘要（summary），以便在训练过程中可视化损失函数的变化。

# 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.placeholder(tf.float32,[None,in_nodes]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) prob=tf.placeholder(tf.float32) # 设置第一隐层 w1=weight(in_nodes, h1_nodes, 0.1, 0.005) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight(h1_nodes, h2_nodes, 0.1, 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, prob) # 设置第三隐层 w3=weight(h2_nodes, h3_nodes, 0.1, 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, prob) # 设置softmax输出层 w4=weight(h3_nodes, 10, 0.1, 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)

将上述代码改写成 TensorFlow 2.x 版本的代码如下：

import tensorflow as tf

def weight(shape, stddev, wd):
    initial = tf.random.truncated_normal(shape, stddev=stddev)
    var = tf.Variable(initial)
    if wd is not None:
        weight_decay = tf.multiply(tf.nn.l2_loss(var), wd, name='weight_loss')
        tf.add_to_collection('losses', weight_decay)
    return var

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, in_nodes=784, h1_nodes=100, h2_nodes=100, h3_nodes=50):
        super(MyModel, self).__init__()
        
        self.w1 = weight([in_nodes, h1_nodes], 0.1, 0.005)
        self.b1 = tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes]))
        self.w2 = weight([h1_nodes, h2_nodes], 0.1, 0.0)
        self.b2 = tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes]))
        self.w3 = weight([h2_nodes, h3_nodes], 0.1, 0.0)
        self.b3 = tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes]))
        self.w4 = weight([h3_nodes, 10], 0.1, 0.0)
        self.b4 = tf.Variable(tf.zeros([10]))
        
    def call(self, inputs, prob):
        x = inputs
        y_ = tf.cast(inputs, tf.float32)
        h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, self.w1) + self.b1)
        h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h1, self.w2) + self.b2)
        h2_drop = tf.nn.dropout(h2, rate=prob)
        h3 = tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop, self.w3) + self.b3)
        h3_drop = tf.nn.dropout(h3, rate=prob)
        y = tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop, self.w4) + self.b4)
        return y

model = MyModel()
x = tf.keras.Input(shape=(None, 784))
prob = tf.keras.Input(shape=())
y = model(x, prob)
y_ = tf.keras.Input(shape=(None, 10))

# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.math.log(y), reduction_indices=[1]))
tf.add_to_collection('losses', cross_entropy)
loss = tf.add_n(tf.get_collection('losses'))

# 定义优化器
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys, prob: 0.5})

在 TensorFlow 2.x 中，可以使用 `tf.reduce_mean` 和 `tf.reduce_sum` 函数来计算张量的平均值和总和；使用 `tf.math.log` 函数来计算张量的自然对数。此外，可以使用 `tf.train.AdamOptimizer` 来定义优化器，使用 `model.trainable_variables` 来获取所有可训练的变量。