使用tensorflow做一个深度神经网络编码模型,输入为17419维,输出为128维,(输入输出数据959个样本已知的情况下)使用959个样本划分训练集和验证集对进行模型训练,并绘制损失图,保存最佳模型,对959个样本进行编码,以便进行后续预测任务
时间: 2024-04-14 17:27:41 浏览: 25
下面是使用 TensorFlow 构建深度神经网络编码模型的一个示例代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据
data = np.random.random((959, 17419)) # 假设输入数据为随机生成的数组
labels = np.random.random((959, 128)) # 假设输出数据为随机生成的数组
# 划分训练集和验证集
train_data = data[:800]
train_labels = labels[:800]
val_data = data[800:]
val_labels = labels[800:]
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(256, activation='relu', input_shape=(17419,)),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dense(128)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 定义回调函数,用于保存最佳模型
checkpoint_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
filepath='best_model.h5',
save_weights_only=True,
save_best_only=True,
monitor='val_loss',
mode='min',
verbose=1
)
# 训练模型
history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_data, val_labels), callbacks=[checkpoint_callback])
# 绘制损失图
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['train', 'val'], loc='upper right')
plt.show()
# 加载保存的最佳模型
model.load_weights('best_model.h5')
# 对样本进行编码
encoded_data = model.predict(data)
```
在这个示例中,我们首先加载输入数据和输出标签,并将其划分为训练集和验证集。然后,我们使用 TensorFlow 构建一个包含两个隐藏层的深度神经网络模型,最后一层输出维度为128。模型的损失函数使用均方误差(MSE),优化器选择 Adam。
在训练过程中,我们使用回调函数 `ModelCheckpoint` 来保存验证集上最佳的模型。训练完成后,我们绘制了训练集和验证集的损失图。
最后,我们加载保存的最佳模型,并使用该模型对所有样本进行编码,得到编码后的数据 `encoded_data`,以便进行后续的预测任务。
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