这篇文章主要介绍了Python如何通过TensorFLow进行线性模型训练原理，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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1、相关概念
例如要从一个线性分布的途中抽象出其y=kx+b的分布规律
特征是输入变量，即简单线性回归中的 x 变量。简单的机器学习项目可能会使用单个特征，而比较复杂的机器学习项目可能会使用数百万个特征。
标签是我们要预测的事物，即简单线性回归中的 y 变量。
样本是指具体的数据实例。有标签样本是指具有{特征,标签}的数据，用于训练模型，总结规律。无标签样本只具有特征的数据x，通过模型预测其y值。
模型是由特征向标签映射的工具，通过机器学习建立。
训练是指模型通过有标签样本来学习，确定其参数的理想值。通俗理解就是在给出一些样本点(x,y)，总结其规律确定模型y=kx+b中的两个参数k、b，进而利用这个方程，在只给出x的情况下计算出对应的y值。
损失是一个数值，用于表示对于单个样本而言模型预测的准确程度。预测值与准确值相差越大，损失越大。检查样本并大限度地减少模型损失的过程叫做经验风险最小化。L1损失是标签预测值与实际值差的绝对值。平方损失是样本预测值与实际值的方差。
模型的训练是一个迭代的过程，首先对模型的参数进行初始参数，得到一个初步模型并计算出特征对应的标签值，然后经过比对计算出损失。之后对模型的参数进行调整，之后再进行预测、计算损失，如此循环直到总损失不再变化或变化很缓慢为止，这时称该模型已经收敛。
类似于对于一个二次函数，通过不断调整x的值，找到其函数的极值点，在该点处函数的变化率为0。那么如何找到极值点，可以采用梯度下降法，即对于函数曲线，朝着其梯度值减少的方向（负梯度）探索便可以最快找到极值点。
前向传播：根据输入计算输出值。反向传播：根据优化器算法计算内部变量的调整幅度，从输出层级开始，并往回计算每个层级，直到抵达输入层。
在梯度下降法中，批量是指单次迭代中用于计算梯度的样本数。随机梯度下降法是指每次随机选择一个样本进行梯度计算。
那么朝探索的方向前进多少比较合适？这就涉及到学习速率，用梯度乘以学习速率就得到了下一个点的位置，也叫做步长，如果步长过小，那么可能需要许多次才可到达目标点，如果步长过大，则可能越过目标点。
这种参数需要人为在学习之前设置参数，而不是通过训练得到的参数，这种参数叫做超参数。超参数是编程人员用于对机器学习进行调整的旋钮。
2、算法设计与训练
通过Tensor FLow进行训练的步骤主要有：准备数据、构建模型、训练模型、进行预测
准备数据
使用的数据可以是从生活中的数据经过加工而来，也可以是人工生成的数据集，例如产生y=2x+1附近的随机数点：
#在jupyter中设置图像的显示方式inline，否则图像不显示
%matplotlib inline
import tensorflow as tf
import numpy as np #Python的一种开源的数值计算扩展
import matplotlib.pyplot as plt #Python的一种绘图库
np.random.seed(5) #设置产生伪随机数的类型
x=np.linspace(-1,1,100) #在-1到1之间产生100个等差数列作为图像的横坐标
#根据y=2*x+1+噪声产生纵坐标
#randn(100)表示从100个样本的标准正态分布中返回一个样本值，0.4为数据抖动幅度
y=2*x+1.0+np.random.randn(100)*0.4
plt.scatter(x,y) #生成散点图
plt.plot(x,2*x+1,color='red',linewidth=3) #生成直线y=2x+1
在jupyter中绘制出了人工数据的散点图与曲线如下：
构建模型
#定义函数模型，y=kx+b
def model(x,k,b):
return tf.multiply(k,x)+b
#定义模型中的参数变量，并为其赋初值
k=tf.Variable(1.0,name='k')
b=tf.Variable(0,name='b')
#定义训练数据的占位符，x为特征值，y为标签
x=tf.placeholder(name='x')
y=tf.placeholder(name='y')
#通过模型得出特征值x对应的预测值yp
yp=model(x,k,b)
k、b的初始值并不会影响最终结果的得到，所以可以随意指定一个值。
训练模型
#训练模型，设置训练参数(迭代次数、学习率)
train_epoch=10
rate=0.05
#定义均方差为损失函数
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-yp))
#定义梯度下降优化器，并传入参数学习率和损失函数
optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(rate).minimize(loss)
ss=tf.Session()
init=tf.global_variables_initializer()
ss.run(init)
#进行多轮迭代训练，每轮将样本值逐个输入模型，进行梯度下降优化操作得出参数，绘制模型曲线
for _ in range(train_epoch):
for x1,y1 in zip(sx,sy):
ss.run([optimizer,loss],feed_dict={x:x1,y:y1})
tmp_k=k.eval(session=ss)
tmp_b=b.eval(session=ss)
plt.plot(sx,tmp_k*sx+tmp_b)
ss.close()迭代次数是人为规定模型要训练的次数。学习率不能太大或太小，根据经验一般设置在0.01到0.1之间
采用均方差为损失函数，square求出y-yp的平方，再通过reduce_mean()求出平均值
再将之前人工生成的数据输入到占位符时，通过zip()函数先将每个sx，sy对应压缩为一个二维数组，然后对100个二维数组进行遍历取出并分别填充到占位符x、y，使会话运行优化器optimizer进行迭代训练。
可以看到运行结果如下，预测的曲线慢慢向分布的散点进行拟合
进行预测
根据函数模型，y=kx+b，将得到的参数k、b和特质值x带入即可得到标签y的预测值
3、数组操作
Numpy是一个支持大量的维度数组与矩阵运算的python库，通过它可以很便捷地将数据转换为数组并进行操作。np类型的shape属性可以输出数组的维数构成。可以通过np.T对数组进行转置，或者np.rashape(3,2)将数组转换为目标形状。例子如下
scalar=1
scalar_np=np.array(scalar) #将标量转化为np的数组类型
print(scalar_np.shape) #只有np才有shape属性，标量对应的shape输出为()
#二维以上的有序数组才可以看作矩阵
matrix=[[1,2,3],[4,5,6]]
matrix_np=np.array(matrix) #将list转化为np矩阵
print('二维数组：',matrix) #输出为单行数组
print('矩阵形式：\n',matrix_np) #结果将以多行矩阵的形式输出
print('矩阵转置：\n',matrix_np.T)
print('shape值',matrix_np.shape)
矩阵可以直接进行+、-、*运算，但前提是两个矩阵的形状相同。矩阵还可以进行叉乘运算，要求前者的行与后者的列相同，例子如下，运行结果为右上图：
ma=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
mb=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
print(ma+ma)
print(ma*ma) #矩阵点乘
print(np.matmul(ma,mb)) #矩阵叉乘
4、多元线性回归模型
多元线性回归模型就是在一元线性函数y=kx+b的基础上，对于不同的特质值x1，x2...xn，将参数k扩展为多个，即y=k1x1+k2x2+...knxn+b，进而求解n+1个参数的过程。其中n个k与x相乘可以看作是两个矩阵相乘。例如下面是一个房价预测的简单模型，有x1~x12共12个影响房价的特质值，对应的标签为房价，通过多元线性模型求解对应的参数k1~k12、b，从而对房价进行预测：
%matplotlib notebook
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.utils import shuffle
#利用pandas读取数据csv文件
data=pd.read_csv('D:/Temp/data/boston.csv',header=0)
#显示数据摘要描述信息
#print(data.describe())
data=np.array(data.values) #将data的值转换为np数组
for i in range(12): #将所有数据进行归一化处理
data[:,i]=data[:,i]/(data[:,i].max()-data[:,i].min())
x_data=data[:,:12] #截取所有行，0到11列作为特质值x
y_data=data[:,12] #截取所有行，第12列作为标签值y
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,12],name='x')
#None代表行数不确定，12代表一行特征值有12个子数据
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,1],name='y')
with tf.name_scope('Model'): #定义命名空间
k=tf.Variable(tf.random_normal([12,1],stddev=0.01),name='k')
b=tf.Variable(1.0,name='b')
def model(x,k,b):
return tf.matmul(k,x)+b #数组k，x进行叉乘运算再加上b
yp=model(x,k,b)
#定义超参数：训练次数、学习率、损失函数
train_epochs=50
learning_rate=0.01
with tf.name_scope('Loss'):
loss_function=tf.reduce_mean(tf.square(y-yp))
#使用梯度下降法定义优化器
optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss_function)
ss=tf.Session()
init=tf.global_variables_initializer()
ss.run(init)
loss_list=[]
for _ in range(train_epochs):
loss_sum=0
for(xs,ys)in zip(x_data,y_data):
xs=xs.reshape(1,12) #调整数据的维数格式以匹配占位符x
ys=ys.reshape(1,1)
_,loss=ss.run([optimizer,loss_function],feed_dict={x:xs,y:ys})
loss_sum+=loss
shuffle(x_data,y_data) #每轮循环后，打乱数据顺序
k_tmp=k.eval(session=ss)
b_tmp=b.eval(session=ss)
print('k:',k_tmp,',b:',b_tmp)
loss_avg=loss_sum/len(y_data) #求每轮的损失值
loss_list.append(loss_avg)
plt.plot(loss_list)注：
pandas是一个python库，可以提供高性能且易使用的数据结构与数据分析工具，可以从csv、excel、txt、sql等文件中读取数据，并且将数据结构自动转换为Numpy多维数组。
在使用梯度下降法进行多元线性回归模型训练时，如果不同的特征值取值范围相差过大（比如有的特质值取值为0.3~0.7，有点特质值在300~700），就会影响训练结果的得出。因此需要对数据进行归一化处理，即用特征值/(大值-最小值)，也就是通过放缩将数据都统一到0~1之间。
通过tf.name_scope()定义命名空间，定义的变量名只在当前空间内有效，防止命名冲突。
在初始化变量k时，通过tf.random_normal()从正太分布[1,12]之间随机选取一个值，其方差stddev=0.01
由于在定义占位符时x为[None,12]类型的二维数组，所以在填充数据时需要通过xs.reshape(1,12)将数据xs重新排列为一维含有12个元素，二维含有1个子数组的二维数组，同理，y也需要转换。
实现定义loss_list用于保存损失值，在每轮训练后求出损失值的平均值保存到loss_list，最后将其打印成一幅图，可以看到损失值从一开始急速下降，直到最后变化趋于平缓。
运行结果如下，截取部分的参数值以及损失值的曲线：
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