如何使用Python创建Tensorflow的序列模型？

TensorFlow 是 Google 推出的一款云端机器学习平台，也是一款功能强大的深度学习框架。它使用数据流图来构建计算模型，这意味着你可以使用Python编写程序来定义计算图，然后 TensorFlow 将在 TensorFlow 会话中运行该图形以训练模型或进行推断。这种方式旨在实现高效的分布式计算。但是，构建模型是 TensorFlow 的核心部分。在本文中，我们将研究如何使用Python在 TensorFlow 中创建序列模型。

更多Python文章，请阅读：Python 教程

准备工作

在开始我们的教程之前，我们需要确保您在计算机上安装了Python 3.5 或更高版本。还要安装以下库：
* tensorflow – TensorFlow 的 Python API
* numpy – 处理向量和数组
* pandas – 处理数据

您可以使用Python包管理器pip安装这些库。在命令行下，输入以下命令：

pip install tensorflow numpy pandas

首先，什么是序列模型？

序列模型是一种在时序数据上工作的模型。这些可以是时间序列、文本序列或任何类似的数据。我们可以使用它来对样本的序列进行分类或预测。

例如，考虑一个文本分类问题：对电子邮件进行分类，将其标记为垃圾邮件或常规电子邮件。每个电子邮件都是一个文本序列，包含很多单词。我们可以使用序列模型来对每个电子邮件进行分类，而不是仅仅查看每个单独的单词。

创建序列模型

下面，我们将学习如何使用 Python 在 TensorFlow 中创建序列模型。我们将使用 Keras 序列 API 来构建模型。 Keras是一个高级人工神经网络库，旨在使神经网络架构的创建和训练变得更加容易。

在本教程中，我们将使用一个手写数字识别数据集来演示如何创建序列模型。

步骤 1：导入必要的库

首先，我们需要导入我们在本文开头提到的库，以及sklearn库中的load_digits函数。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_digits

步骤 2：加载数据

现在，我们需要加载手写数字识别数据集。我们可以使用sklearn库中的load_digits函数来加载数据，并使用pandas数据框来保存数据。

digits = load_digits()

# 将数据转换为 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data=digits.data, columns=[str(i) for i in range(64)])
df['target'] = pd.Series(digits.target)

print(df.head())

运行代码后，您将看到以下输出：

步骤 3：准备数据

在创建序列模型之前，我们需要对数据进行一些预处理。我们需要将输入数据归一化，并将目标变量转换为one-hot编码。

# 归一化输入
X = df.drop('target', axis=1) / 16.0

# 将目标变量转换为 one-hot 编码
y = keras.utils.to_categorical(df.target, 10)

print(X.head())
print(y[0:5])

在这里，我们使用DataFrame.drop（）来删除目标变量，并将剩余的数据集归一化。然后，我们使用Keras实用程序中的to_categorical（）函数将目标变量转换为one-hot编码。输出如下：

[[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]]

步骤 4：创建模型

现在，我们可以开始使用Keras API创建序列模型。在本例中，我们将使用一个简单的堆叠的全连接网络，其形状为 64 (输入层) -> 32 (隐藏层) -> 10 (输出层)。我们将使用ReLU作为激活函数。

# 创建模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(32, input_shape=(64,), activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

我们创建了一个Keras序列模型，并添加了两个密集层：一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。我们使用ReLU作为激活函数，softmax作为输出函数。在这里，我们编译了模型，并使用adam优化器和分类交叉熵作为损失函数。

步骤 5：训练模型

现在，我们可以对我们的数据进行训练。在本例中，我们将使用100个 epochs 进行训练，并使用10％的数据作为验证集。

# 在训练集上训练模型
history = model.fit(X, y, epochs=100, validation_split=0.1)

训练模型需要一段时间，但我们可以通过查看每个训练 epoch 的损失和准确性来跟踪模型的性能。

步骤 6：评估模型

一旦我们的模型训练好了，我们可以使用测试数据来评估模型的性能。在本例中，我们将使用与训练数据相同的数据集作为测试数据。

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X, y)

print("Test set accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

输出：

1796/1797 [>.] – ETA: 0s – loss: 0.1051 – accuracy: 0.9699Test set accuracy: 97.39%

从输出中，我们可以看到我们的模型在测试集上的准确性约为97.39％。这表明我们的模型在测试集上表现良好。

步骤 7：预测值

现在，我们可以使用我们的模型来进行预测。我们将使用测试数据集中的随机一行作为输入，然后将其转换为numpy数组，以便使用模型进行预测。

# 随机选择一些数据来进行预测
sample = X.sample(n=1)

# 预测数值
pred = model.predict(np.array(sample))

# 打印结果
print('预测的数字为：', np.argmax(pred))

输出：

预测的数字为： 5

我们的模型预测出了正确的数值，因为我们从测试数据中随机选择的一行是数字 5。

结论

我们已经学习了如何使用 Python 在 TensorFlow 中创建序列模型。我们首先导入了必要的库，然后加载并预处理了手写数字识别数据集。接下来，我们创建了一个简单的堆叠全连接网络，并将其编译和评估。最后，我们使用模型进行了预测，并打印出了正确的数值。如果您想进一步了解如何使用 TensorFlow，请参见 TensorFlow 官方文档。