用Python的TensorFlow2.0将波士顿房价数据集分为训练集，验证集和测试集（6:2:2），进行Tensorflow2.0的数据加载、线性回归模型的搭建、线性回归模型的交叉验证、模型保持和新数据预测

好的，以下是完整的代码实现：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 将数据集转化为DataFrame格式
boston_df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
boston_df['PRICE'] = boston.target

# 数据集标准化处理
scaler = StandardScaler()
boston_df_scaled = scaler.fit_transform(boston_df)

# 划分训练集、验证集和测试集（6:2:2）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston_df_scaled[:, :-1],
                                                    boston_df_scaled[:, -1],
                                                    test_size=0.2,
                                                    random_state=42)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train,
                                                  y_train,
                                                  test_size=0.25,
                                                  random_state=123)

# 构建TensorFlow2.0数据管道
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train, y_train))
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(64)

val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_val, y_val))
val_dataset = val_dataset.batch(64)

test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test, y_test))
test_dataset = test_dataset.batch(64)

# 构建线性回归模型
class LinearRegression(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=1)
        
    def call(self, inputs):
        return self.dense(inputs)

# 初始化模型、损失函数、优化器和评估指标
model = LinearRegression()
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
metric = tf.keras.metrics.MeanSquaredError()

# 定义交叉验证函数
def cross_validate(model, dataset, loss_fn, metric):
    losses = []
    metrics = []
    for x, y in dataset:
        y_pred = model(x)
        loss = loss_fn(y, y_pred)
        losses.append(loss)
        metric.update_state(y, y_pred)
    return tf.reduce_mean(losses), metric.result().numpy()

# 训练模型
n_epochs = 50
best_loss = np.inf
for epoch in range(n_epochs):
    for x, y in train_dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            y_pred = model(x)
            loss = loss_fn(y, y_pred)
        gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
    # 在验证集上进行交叉验证
    val_loss, val_metric = cross_validate(model, val_dataset, loss_fn, metric)
    if val_loss < best_loss:
        # 保存最优模型
        best_loss = val_loss
        model.save_weights('best_model.h5')
    print('Epoch [{}/{}], Train Loss: {:.4f}, Val Loss: {:.4f}, Val Metric: {:.4f}'
          .format(epoch+1, n_epochs, loss.numpy(), val_loss, val_metric))
    
# 加载最优模型
model.load_weights('best_model.h5')

# 在测试集上进行预测
test_loss, test_metric = cross_validate(model, test_dataset, loss_fn, metric)
print('Test Loss: {:.4f}, Test Metric: {:.4f}'.format(test_loss, test_metric))

以上代码实现了以下内容：

1. 加载波士顿房价数据集，并将其转化为DataFrame格式。
2. 对数据集进行标准化处理，并将其划分为训练集、验证集和测试集（6:2:2）。
3. 使用TensorFlow2.0的数据管道构建训练集、验证集和测试集的输入。
4. 构建线性回归模型，并初始化模型、损失函数、优化器和评估指标。
5. 定义交叉验证函数，用于在验证集上进行交叉验证。
6. 训练模型，并在每个epoch结束后在验证集上进行交叉验证，以获取最优模型。
7. 加载最优模型，并在测试集上进行预测，输出测试集的损失和评估指标。

注意：在使用TensorFlow2.0的数据管道时，需要将数据集划分为输入和输出两个部分，即`(X_train, y_train)`和`(X_val, y_val)`，并在`tf.data.Dataset.from_tensor_slices()`函数中传入这两个部分。在训练模型时，需要使用`GradientTape`记录损失函数对模型参数的梯度，并使用`apply_gradients()`方法更新模型参数。在交叉验证函数中，需要使用`update_state()`方法更新评估指标的状态，并使用`result().numpy()`方法获取评估指标的数值。