TensorFlow 1.15对应Python|极客教程

TensorFlow 1.15对应Python

简介

TensorFlow是谷歌开发的机器学习和深度学习框架，它的1.15版是一个比较成熟和稳定的版本。在这篇文章中，我们将介绍如何在Python中使用TensorFlow 1.15进行机器学习和深度学习的开发。

安装TensorFlow 1.15

首先，我们需要安装TensorFlow 1.15。可以通过以下命令来安装：

pip install tensorflow==1.15

安装完成后，我们可以通过以下代码验证是否安装成功：

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

运行结果应该为1.15.0，表示TensorFlow 1.15已经成功安装。

构建一个简单的神经网络模型

接下来，让我们来构建一个简单的神经网络模型。我们将使用TensorFlow 1.15来实现一个简单的线性回归模型，用于预测房价。

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 创建训练数据
x_train = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
y_train = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])

# 定义模型
X = tf.placeholder(tf.float32)
Y = tf.placeholder(tf.float32)
W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='weight')
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='bias')

hypothesis = X * W + b

# 定义损失函数和优化器
cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - Y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
train = optimizer.minimize(cost)

# 运行模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    for step in range(2001):
        cost_val, W_val, b_val, _ = sess.run([cost, W, b, train],
                                             feed_dict={X: x_train, Y: y_train})
        if step % 100 == 0:
            print(step, cost_val, W_val, b_val)

运行以上代码，我们会看到模型在训练过程中逐渐收敛，并输出每一步的损失值、权重值和偏置值。

加载预训练的模型

在实际应用中，我们可能需要加载已经训练好的模型进行预测。接下来我们将展示如何加载预训练的模型并进行预测。

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 创建训练数据
x_train = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
y_train = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])

# 定义模型
X = tf.placeholder(tf.float32)
Y = tf.placeholder(tf.float32)
W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='weight')
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='bias')

hypothesis = X * W + b

# 定义损失函数和优化器
cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - Y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
train = optimizer.minimize(cost)

# 加载预训练模型
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    # 恢复模型参数
    saver.restore(sess, "./model/my_model.ckpt")

    # 使用模型进行预测
    print(sess.run(hypothesis, feed_dict={X: [6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0]}))

在这个示例中，我们首先定义了一个简单的线性回归模型，然后使用saver.restore方法加载已经训练好的模型参数，最后对新的数据进行预测。