使用TensorFlow写一个根据多个数据点位为条件预测实际温度的模型

首先，我们需要准备数据。假设我们有两个输入变量：温度和湿度，以及一个输出变量：实际温度。我们可以使用以下代码生成一些随机数据：

import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
num_samples = 1000
temperature = 20 + 10 * np.random.randn(num_samples)
humidity = 50 + 10 * np.random.randn(num_samples)
actual_temperature = temperature + humidity / 5 + np.random.randn(num_samples)

接下来，我们将数据分为训练集和测试集：

# 将数据分为训练集和测试集
num_train = int(num_samples * 0.8)
train_temperature = temperature[:num_train]
train_humidity = humidity[:num_train]
train_actual_temperature = actual_temperature[:num_train]
test_temperature = temperature[num_train:]
test_humidity = humidity[num_train:]
test_actual_temperature = actual_temperature[num_train:]

然后，我们可以使用 TensorFlow 建立模型。我们将使用一个简单的全连接神经网络，其中两个输入变量将通过两个独立的全连接层进行处理，并将它们连接到一个共享的全连接层中。最后，我们使用一个线性层作为输出层：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义模型
inputs = layers.Input(shape=(2,))
x1 = layers.Dense(16, activation='relu')(inputs[:, 0])
x2 = layers.Dense(16, activation='relu')(inputs[:, 1])
x = layers.concatenate([x1, x2])
outputs = layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

接下来，我们可以使用训练数据训练模型：

# 训练模型
model.fit(
    x=[train_temperature, train_humidity],
    y=train_actual_temperature,
    batch_size=32,
    epochs=100,
    validation_split=0.2
)

最后，我们可以使用测试数据评估模型的性能：

# 评估模型
test_loss = model.evaluate(x=[test_temperature, test_humidity], y=test_actual_temperature)
print(f'Test loss: {test_loss:.4f}')

完整代码如下：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
num_samples = 1000
temperature = 20 + 10 * np.random.randn(num_samples)
humidity = 50 + 10 * np.random.randn(num_samples)
actual_temperature = temperature + humidity / 5 + np.random.randn(num_samples)

# 将数据分为训练集和测试集
num_train = int(num_samples * 0.8)
train_temperature = temperature[:num_train]
train_humidity = humidity[:num_train]
train_actual_temperature = actual_temperature[:num_train]
test_temperature = temperature[num_train:]
test_humidity = humidity[num_train:]
test_actual_temperature = actual_temperature[num_train:]

# 定义模型
inputs = layers.Input(shape=(2,))
x1 = layers.Dense(16, activation='relu')(inputs[:, 0])
x2 = layers.Dense(16, activation='relu')(inputs[:, 1])
x = layers.concatenate([x1, x2])
outputs = layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(
    x=[train_temperature, train_humidity],
    y=train_actual_temperature,
    batch_size=32,
    epochs=100,
    validation_split=0.2
)

# 评估模型
test_loss = model.evaluate(x=[test_temperature, test_humidity], y=test_actual_temperature)
print(f'Test loss: {test_loss:.4f}')