用tensorflow构建线性回归模型的示例代码-创新互联

用tensorflow构建简单的线性回归模型是tensorflow的一个基础样例，但是原有的样例存在一些问题，我在实际调试的过程中做了一点自己的改进，并且有一些体会。

首先总结一下tf构建模型的总体套路

1、先定义模型的整体图结构，未知的部分，比如输入就用placeholder来代替。

2、再定义最后与目标的误差函数。

3、最后选择优化方法。

另外几个值得注意的地方是：

1、tensorflow构建模型第一步是先用代码搭建图模型，此时图模型是静止的，是不产生任何运算结果的，必须使用Session来驱动。

2、第二步根据问题的不同要求构建不同的误差函数，这个函数就是要求优化的函数。

3、调用合适的优化器优化误差函数，注意，此时反向传播调整参数的过程隐藏在了图模型当中，并没有显式显现出来。

4、tensorflow的中文意思是张量流动，也就是说有两个意思，一个是参与运算的不仅仅是标量或是矩阵，甚至可以是具有很高维度的张量，第二个意思是这些数据在图模型中流动，不停地更新。

5、session的run函数中，按照传入的操作向上查找，凡是操作中涉及的无论是变量、常量都要参与运算，占位符则要在run过程中以字典形式传入。

以上时tensorflow的一点认识，下面是关于梯度下降的一点新认识。

1、梯度下降法分为批量梯度下降和随机梯度下降法，第一种是所有数据都参与运算后，计算误差函数，根据此误差函数来更新模型参数，实际调试发现，如果定义误差函数为平方误差函数，这个值很快就会飞掉，原因是，批量平方误差都加起来可能会很大，如果此时学习率比较高，那么调整就会过，造成模型参数向一个方向大幅调整，造成最终结果发散。所以这个时候要降低学习率，让参数变化不要太快。

2、随机梯度下降法，每次用一个数据计算误差函数，然后更新模型参数，这个方法有可能会造成结果出现震荡，而且麻烦的是由于要一个个取出数据参与运算，而不是像批量计算那样采用了广播或者向量化乘法的机制，收敛会慢一些。但是速度要比使用批量梯度下降要快，原因是不需要每次计算全部数据的梯度了。比较折中的办法是mini-batch，也就是每次选用一小部分数据做梯度下降，目前这也是最为常用的方法了。

3、epoch概念：所有样本集过完一轮，就是一个epoch，很明显，如果是严格的随机梯度下降法，一个epoch内更新了样本个数这么多次参数，而批量法只更新了一次。

以上是我个人的一点认识，希望大家看到有不对的地方及时批评指针，不胜感激！

#encoding=utf-8 
__author__ = 'freedom' 
import tensorflow as tf 
import numpy as np 
 
def createData(dataNum,w,b,sigma): 
 train_x = np.arange(dataNum) 
 train_y = w*train_x+b+np.random.randn()*sigma 
 #print train_x 
 #print train_y 
 return train_x,train_y 
 
def linerRegression(train_x,train_y,epoch=100000,rate = 0.000001): 
 train_x = np.array(train_x) 
 train_y = np.array(train_y) 
 n = train_x.shape[0] 
 x = tf.placeholder("float") 
 y = tf.placeholder("float") 
 w = tf.Variable(tf.random_normal([1])) # 生成随机权重 
 b = tf.Variable(tf.random_normal([1])) 
 
 pred = tf.add(tf.mul(x,w),b) 
 loss = tf.reduce_sum(tf.pow(pred-y,2)) 
 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(rate).minimize(loss) 
 init = tf.initialize_all_variables() 
 
 sess = tf.Session() 
 sess.run(init) 
 print 'w start is ',sess.run(w) 
 print 'b start is ',sess.run(b) 
 for index in range(epoch): 
  #for tx,ty in zip(train_x,train_y): 
   #sess.run(optimizer,{x:tx,y:ty}) 
  sess.run(optimizer,{x:train_x,y:train_y}) 
  # print 'w is ',sess.run(w) 
  # print 'b is ',sess.run(b) 
  # print 'pred is ',sess.run(pred,{x:train_x}) 
  # print 'loss is ',sess.run(loss,{x:train_x,y:train_y}) 
  #print '------------------' 
 print 'loss is ',sess.run(loss,{x:train_x,y:train_y}) 
 w = sess.run(w) 
 b = sess.run(b) 
 return w,b 
 
def predictionTest(test_x,test_y,w,b): 
 W = tf.placeholder(tf.float32) 
 B = tf.placeholder(tf.float32) 
 X = tf.placeholder(tf.float32) 
 Y = tf.placeholder(tf.float32) 
 n = test_x.shape[0] 
 pred = tf.add(tf.mul(X,W),B) 
 loss = tf.reduce_mean(tf.pow(pred-Y,2)) 
 sess = tf.Session() 
 loss = sess.run(loss,{X:test_x,Y:test_y,W:w,B:b}) 
 return loss 
 
if __name__ == "__main__": 
 train_x,train_y = createData(50,2.0,7.0,1.0) 
 test_x,test_y = createData(20,2.0,7.0,1.0) 
 w,b = linerRegression(train_x,train_y) 
 print 'weights',w 
 print 'bias',b 
 loss = predictionTest(test_x,test_y,w,b) 
 print loss 

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