2 用TensorFlow构建一个简单的神经网络

上一篇:1 如何入门TensorFlow-CSDN博客

1、环境搭建

后续介绍的相关代码都是在pycharm运行,pycharm安装略。

打开pycharm,创建一个新的项目用于tensorflow编码练习,在Terminal输入命令:

依赖最新版本的pip

复制代码
pip install --upgrade pip

安装tensorflow

复制代码
pip install tensorflow

其他依赖项,可以在后续编码用到时根据系统提示信息再安装。


2、传统编程和机器学习的区别

用一个简单的例子介绍,比如我们写一个计算西瓜价格的程序,计算公式是:

费用=单价*重量+包装费

给出西瓜单价是1.2元/斤,包装费(可降解塑料袋)固定为0.5元

则计算公式为 费用=1.2元/斤*重量+0.5元

2.1 Python程序实现价格计算

先用Python程序实现,直接将费用计算公式写在程序里:

python 复制代码
def watermelon_total_cost(weight):
    # 费用计算公式
    total_cost = 1.2 * weight + 0.5
    return total_cost


watermelon_weight = float(input('请输入西瓜的重量:'))
cost = watermelon_total_cost(watermelon_weight)
print('费用是:%.2f' % cost)

如果输入10斤时,则程序输出费用:

2.2 机器学习实现价格预测

如果没有在程序里写死费用的计算公式,计算机如何通过训练得到这一规则?

先给出一些重量和对应费用的数据,让机器通过训练这些数据找到规则:

weight=[1, 3, 4, 5, 6, 8]

total_cost=[1.7, 4.1, 5.3, 6.5, 7.7, 10.1]

先上代码,不用急着去了解每行代码的含义,后面章节会详细解释。

python 复制代码
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 西瓜的重量
weight = np.array([1, 3, 4, 5, 6, 8], dtype=float)

# 对应的费用
total_cost = np.array([1.7, 4.1, 5.3, 6.5, 7.7, 10.1], dtype=float)

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=[1])
])

model.compile(loss=tf.losses.mean_squared_error, optimizer='SGD')

history = model.fit(weight, total_cost, epochs=500, verbose=False)

# 训练完成后,预测10斤西瓜的总费用
print(model.predict([10]))

程序运行结果:

预测结果是12.521......,和准确值12.5非常接近!

由上面可以看出之前我们写的程序是需要事先定义好程序的规则,才能得到答案。而机器学习是给出数据和答案,让机器通过训练得到它们之间的数学关系。

相关推荐
站大爷IP8 分钟前
Python 办公实战:用 python-docx 自动生成 Word 文档
python
安思派Anspire10 分钟前
再见 RAG?Gemini 2.0 Flash 刚刚 “杀死” 了它!
人工智能
FF-Studio13 分钟前
【硬核数学】3. AI如何应对不确定性?概率论为模型注入“灵魂”《从零构建机器学习、深度学习到LLM的数学认知》
大数据·人工智能·深度学习·机器学习·数学建模·自然语言处理·概率论
master-dragon16 分钟前
spring-ai 工作流
人工智能·spring·ai
MO2T33 分钟前
使用 Flask 构建基于 Dify 的企业资金投向与客户分类评估系统
后端·python·语言模型·flask
慢热型网友.36 分钟前
用 Docker 构建你的第一个 Python Flask 程序
python·docker·flask
Naiva36 分钟前
【小技巧】Python + PyCharm 小智AI配置MCP接入点使用说明(内测)( PyInstaller打包成 .exe 可执行文件)
开发语言·python·pycharm
云动雨颤40 分钟前
Python 自动化办公神器|一键转换所有文档为 PDF
运维·python
moonless02221 小时前
🌈Transformer说人话版(二)位置编码 【持续更新ing】
人工智能·llm
小爷毛毛_卓寿杰1 小时前
基于大模型与知识图谱的对话引导意图澄清系统技术解析
人工智能·llm