從零開始使用TensorFlow建立簡單的邏輯回歸模型

czyv7945 7年前發布 | 64K 次閱讀回歸模型 TensorFlow

TensorFlow 是一個基于 python 的機器學習框架。在 Coursera 上學習了邏輯回歸的課程內容后，想把在 MATLAB 中實現了的內容用 TensorFlow 重新實現一遍，當做學習 Python 和框架的敲門磚。

目標讀者

知道邏輯回歸是什么，懂一點 Python，聽說過 TensorFlow

數據集

來自 Coursera 上 Andrew 的機器學習課程中的 ex2data1.txt ，根據學生的兩次考試成績判斷該學生是否會被錄取。

環境

Python 2.7 - 3.x

pandas, matplotlib, numpy

安裝 TensorFlow

在自己的電腦上安裝 TensorFlow 框架，安裝方法過程不贅述，CPU 版相對更容易一點，GPU 版需要 CUDA 支持，各位看官看情況安裝就好。

開始

創建一個文件夾（比如就叫做 tensorflow ），在文件夾中創建一個 Python 文件 main.py ，并將數據集文件放到這個文件夾下：

數據形式:

前兩列分別為兩次考試成績（x1, x2），最后一列為是否被錄取（y）， 1 代表被錄取， 0 則反之。

在源文件 main.py 中，我們首先引入需要的包：

import pandas as pd                # 用于讀取數據文件
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt    # 用于畫圖
import numpy as np                 # 用于后續計算

pandas 是一個數據處理相關的包，可以對數據集進行讀取和其他各種操作； matplotlib 可以用來把我們的數據集繪成圖表展示出來。

接著我們將數據集文件讀入程序，用于后面的訓練：

# 讀取數據文件
df = pd.read_csv("ex2data1.txt", header=None)
train_data = df.values

pandas 函數 read_csv 可以將 csv（comma-separated values）文件中的數據讀入 df 變量，通過 df.values 將 DataFrame 轉化為二維數組：

有了數據之后，我們需要將特征（x1, x2）和標簽（y）分別放到兩個變量中，以便在訓練中代入公式：

# 分離特征和標簽，并獲取數據維數
train_X = train_data[:, :-1]
train_y = train_data[:, -1:]
feature_num = len(train_X[0])
sample_num = len(train_X)
print("Size of train_X: {}x{}".format(sample_num, feature_num))
print("Size of train_y: {}x{}".format(len(train_y), len(train_y[0])))

可以看到，我們的數據集中有100條樣例，每條樣例的特征數量為2。

TensorFlow 模型設計

在邏輯回歸中，我們使用的預測函數（Hypothesis）為：

h_θ(x) = sigmoid(XW + b)

其中， sigmoid 是一個激活函數，在這里表示學生被錄取的概率：

P(y = 1 | x, \theta)

這個函數的形狀請自行百度

W 和 b 是我們接下來的學習目標，W 為權值矩陣（Weights），b 為偏置量（Bias，體現在圖像上又叫截距）。

我們使用的損失函數為：

J(θ) = -\frac{1}{m} \left[ \sum_{i=1}^m y^{(i)}\log(h_\theta(x^{(i)})) + (1 - y^{(i)})\log(1 - h_\theta(x^{(i)})) \right]

由于我們的數據集只有兩個特征，因此不用擔心過擬合，所以損失函數里的正規化項就不要了:relieved:。

首先我們用 TensorFlow 定義兩個變量用來存放我們的訓練用數據：

# 數據集
X = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)

這里的X和y不是一般的變量，而是一個 placeholder(占位符) ，意味著這兩個變量的值是未指定的，直到你開始訓練模型時才需要將給定的數據賦值給變量。

接著我們再定義出我們要訓練的 W 和 b ：

# 訓練目標
W = tf.Variable(tf.zeros([feature_num, 1]))
b = tf.Variable([-.9])

這里他們的類型為 Variable(變量) ，意味著這兩個變量將在訓練迭代的過程中不斷地變化，最終取得我們期望的值。可以看到，我們將 W 的初始值設為了 feature_num 維的0向量，將 b 初始值設為了 -0.9 （隨便設的，不要介意:no_mouth:）

接下來我們要用 TensorFlow 的方式將損失函數表達出來：

db = tf.matmul(X, tf.reshape(W, [-1, 1])) + b
hyp = tf.sigmoid(db)

cost0 = y * tf.log(hyp)
cost1 = (1 - y) * tf.log(1 - hyp)
cost = (cost0 + cost1) / -sample_num
loss = tf.reduce_sum(cost)

可以看到，我表達損失函數是分三步進行的：先分別將求和內的兩部分表示出來，再將它們加和并和外面的常數 m 進行運算，最后對這個向量進行求和，便得到了損失函數的值。

接下來，我們要定義使用的優化方法：

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001)
train = optimizer.minimize(loss)

其中，第一步是選取優化器，這里我們選擇梯度下降方法；第二步是優化目標，從函數名字顧名思義，我們的優化目標是使得損失函數的值最小化。

注意：此處的學習率（0.001）應當盡可能小，否則可能會出現損失計算中出現 log(0) 的問題。

訓練

上面的工作做完之后，我們就可以開始訓練我們的模型了。

在 TensorFlow 中，首先要將之前定義的 Variable 初始化：

init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)

在這里，我們看到出現了一個 tf.Session() ，顧名思義是會話，即任務執行的主體。我們上面定義了一堆東西，只是一個模型為了得到結果而需要的執行步驟和框架，一個類似流程圖的東西，光有流程圖還不夠，我們需要一個主體來實際地運行它，這就是 Session 的作用。

----------特別提示----------

如果你是使用 GPU 版 TensorFlow 的話，并且你想在顯卡高占用率的情況下（比如玩游戲）訓練模型，那你要注意在初始化 Session 的時候為其分配固定數量的顯存，否則可能會在開始訓練的時候直接報錯退出：

2017-06-27 20:39:21.955486: E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows-gpu\py\35\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_blas.cc:365] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\DYZ\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1139, in _do_call
    return fn(*args)
  File "C:\Users\DYZ\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1121, in _run_fn
    status, run_metadata)
  File "C:\Users\DYZ\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\contextlib.py", line 66, in __exit__
    next(self.gen)
  File "C:\Users\DYZ\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py", line 466, in raise_exception_on_not_ok_status
    pywrap_tensorflow.TF_GetCode(status))
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMV launch failed:  m=2, n=100
         [[Node: MatMul = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"](_arg_Placeholder_0_0/_3, Reshape)]]

這時你需要用下面的方法創建 Session ：

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

這里的 0.333 就是占你總顯存的份額。

----------End 特別提示----------

下面就是用我們的數據集來對模型進行訓練了：

feed_dict = {X: train_X, y: train_y}

for step in range(1000000):
    sess.run(train, {X: train_X, y: train_y})
    if step % 100 == 0:
        print(step, sess.run(W).flatten(), sess.run(b).flatten())

首先講要傳入的數據存放到一個變量中，在訓練模型時傳入 sess.run() ；我們進行 10000 次訓練，每隔 100

次輸出一次當前的目標參數 W, b 。

到這里，訓練代碼的部分就完成了，你可以使用你自己的 python 命令來運行了。如果你嚴格按照上面的代碼做了，不出現錯誤，你現在應該可以看到控制臺里已經開始不斷輸出訓練狀態了：

圖形化表示結果

當訓練結束后，你可以得到一個 W ，和一個 b ，這樣我們可以將數據集和擬合的結果通過圖表直觀地展現出來。

就在寫作的過程中，我用上面的代碼訓練出了一個結果：

我們將其直接寫入代碼，即：

w = [0.12888144, 0.12310864]
b = -15.47322273

下面我們先將數據集表示在圖表上（x1為橫軸，x2為縱軸）：

x1 = train_data[:, 0]
x2 = train_data[:, 1]
y = train_data[:, -1:]

for x1p, x2p, yp in zip(x1, x2, y):
    if yp == 0:
        plt.scatter(x1p, x2p, marker='x', c='r')
    else:
        plt.scatter(x1p, x2p, marker='o', c='g')

其中，我們用紅色的x 代表沒有被錄取，用綠色的o 代表被錄取。

其次我們將訓練得出的決策邊界 XW + b = 0 表示到圖表上：

# 根據參數得到直線
x = np.linspace(20, 100, 10)
y = []
for i in x:
    y.append((i * -w[1] - b) / w[0])

plt.plot(x, y)
plt.show()

此時，如果你的代碼沒錯的話，再次運行，你將得到如下結果：

可以看到，我們通過訓練得出的參數劃出一條直線，非常合適地將兩種不同的數據樣例區分開來。

到此，一個完整的簡單的邏輯回歸模型就實現完畢了，希望通過這篇文章，能讓各位看官對在 TensorFlow 中機器學習模型的實現有一個初步的了解。本人也在初步學習當中，如有不當之處歡迎在評論區拍磚，在實現以上代碼的過程中如果遇到什么問題也請在評論區隨意開火。

來自：https://segmentfault.com/a/1190000009954640

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