如何解决如何训练具有多个 3D 阵列的回归模型?
我想用 3D 数组训练我的回归模型?我怎样才能在 Python 中做到这一点?你能指导我吗?实际上,我想通过输入多个 3D 数组来预测回归值。是否可以仅从多个 3d 数组中预测单个浮点数?谢谢
train.model((x1,x2,x3..xN),y 值).
其中 x1,..xN 是 3D 数组。 Y 仅输出单个浮点数。
解决方法
关键点是将 3D 样本重塑为平面 1D 样本。以下示例代码使用 tf.reshape
对输入进行整形,然后再将其馈送到常规密集网络,以便通过 tf.identity
(无激活)回归到单个值输出。
%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]]] # 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,steps=1))
# EOF
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