import tensorflow as tf import pickle import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt # 从Excel文件中读取数据 data = pd.read_excel('D:\python-learn\data.xlsx', engine='openpyxl') input_data = data.iloc[:, :12].values #获取Excel文件中第1列到第12列的数据 output_data = data.iloc[:, 12:].values #获取Excel文件中第13列到最后一列的数据 # 数据归一化处理 scaler_input = MinMaxScaler() scaler_output = MinMaxScaler() input_data = scaler_input.fit_transform(input_data) output_data = scaler_output.fit_transform(output_data) # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(input_data, output_data, test_size=0.1, random_state=42) # 定义神经网络模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(12,)), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1)), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1)), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1)), tf.keras.layers.Dense(8, activation='linear') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse') # 定义学习率衰减 def scheduler(epoch, lr): if epoch % 50 == 0 and epoch != 0: return lr * 0.1 else: return lr callback = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(scheduler) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=200, batch_size=50, callbacks=[callback])文件中的数据是怎么样进行训练的

这段代码使用了TensorFlow框架中的Sequential模型来构建神经网络模型，并使用均方误差（MSE）作为损失函数进行训练。训练数据和验证数据是通过调用Scikit-learn库中的train_test_split()函数进行划分的，其中训练数据占90%，验证数据占10%。在训练之前，还对数据进行了归一化处理，使得数据的范围都在0到1之间。训练过程中使用了学习率衰减技术，每50个epochs将学习率降低一个数量级，以提高模型的训练效果。最后，训练过程中的损失和验证损失被保存在history变量中，可以使用matplotlib库来绘制训练过程中损失的变化趋势。

相关问题

import os import pickle import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline

这是一个 Python 脚本的开头部分，它引入了一些常用的数据科学和可视化库，包括 os、pickle、numpy、pandas 和 matplotlib。其中 %matplotlib inline 表示将绘图直接嵌入到 Jupyter Notebook 或 IPython 中，而不是弹出一个独立的窗口。这个语句通常放在开头，以确保绘图能够正确显示。

import pickle from sklearn.model_selection import train_test_split ts = 0.3 # Percentage of images that we want to use for testing. X_train, X_test1, y_train, y_test1 = train_test_split(X, y, test_size=ts, random_state=42) X_test, X_cal, y_test, y_cal

这段代码中，我们使用了sklearn库中的train_test_split函数对数据集进行了划分，其中X和y分别代表输入特征和标签向量。我们将数据集划分成了训练集和测试集，其中测试集的大小占总数据集大小的30%，随机种子为42。

如果要进一步将测试集划分成测试集和校验集，可以使用类似的方法，具体代码如下：

import pickle
from sklearn.model_selection import train_test_split

ts = 0.3 # Percentage of images that we want to use for testing.

# load data from pickle file
with open('data.pkl', 'rb') as f:
    data = pickle.load(f)

X = data['X']
y = data['y']

# split data into training, testing, and calibration sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=ts, random_state=42)
ts_cal = 0.5 # Percentage of testing images that we want to use for calibration.
X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test, y_test, test_size=ts_cal, random_state=42)

在这个示例代码中，我们首先使用pickle库从文件中加载数据集。然后，我们将数据集划分成训练集和测试集。接着，我们将测试集划分成测试集和校验集，其中校验集的大小占测试集大小的50%。最终得到的变量分别是X_train、X_test、X_cal、y_train、y_test、y_cal，分别表示训练集、测试集、校验集的输入特征和标签向量。