[英]How To Train Regression Model With multiple 3D Array?
我想用 3D 數組訓練我的回歸 model 嗎? 我該如何在 Python 中做到這一點? 你能指導我嗎? 實際上,我想通過輸入多個 3D arrays 來預測回歸值。 是否可以從多個 3d arrays 中僅預測單個浮點數? 謝謝
train.model((x1,x2,x3..xN), y 值)。
其中 x1,x2,..xN 是 3D 陣列。 Y 是 output 只是單個浮點數。
關鍵是將您的 3D 樣本重塑為平面一維樣本。 以下示例代碼使用tf.reshape
對輸入進行整形,然后將其饋送到常規密集網絡以通過 tf.identity 回歸到單個值tf.identity
(未激活)。
%tensorflow_version 2.x
%reset -f
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import *
from tensorflow.keras.models import *
from tensorflow.keras.layers import *
from tensorflow.keras.callbacks import *
class regression_model(Model):
def __init__(self):
super(regression_model,self).__init__()
self.dense1 = Dense(units=300, activation=tf.keras.activations.relu)
self.dense2 = Dense(units=200, activation=tf.keras.activations.relu)
self.dense3 = Dense(units=1, activation=tf.identity)
@tf.function
def call(self,x):
h1 = self.dense1(x)
h2 = self.dense2(h1)
u = self.dense3(h2) # Output
return u
if __name__=="__main__":
inp = [[[1],[2],[3],[4]], [[3],[3],[3],[3]]] # 2 samples of whatever shape
exp = [[10], [12]] # Regress to sums for example'
inp = tf.constant(inp,dtype=tf.float32)
exp = tf.constant(exp,dtype=tf.float32)
NUM_SAMPLES = 2
NUM_VALUES_IN_1SAMPLE = 4
inp = tf.reshape(inp,(NUM_SAMPLES,NUM_VALUES_IN_1SAMPLE))
model = regression_model()
model.compile(loss=tf.losses.MeanSquaredError(),
optimizer=tf.optimizers.Adam(1e-3))
model.fit(x=inp,y=exp, batch_size=len(inp), epochs=100)
print(f"\nPrediction from {inp}, will be:")
print(model.predict(x=inp, batch_size=len(inp), steps=1))
# EOF
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