如何使用 TensorFlow 将模型拟合到 Auto MPG 数据集？

Tensorflow 是 Google 提供的一个机器学习框架。它是一个开源框架，与 Python 结合使用以实现算法、深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。

可以使用以下代码行在 Windows 上安装“tensorflow”包：

pip install tensorflow

张量是 TensorFlow 中使用的一种数据结构。它有助于连接流图中的边。这个流图称为“数据流图”。张量只不过是多维数组或列表。

回归问题的目标是预测连续或离散变量的输出，例如价格、概率、是否会下雨等等。

我们使用的数据集称为“Auto MPG”数据集。它包含 1970 年代和 1980 年代汽车的燃油效率。它包括重量、马力、排量等属性。有了这些，我们需要预测特定车辆的燃油效率。

我们使用 Google Colaboratory 来运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 帮助在浏览器上运行 Python 代码，并且无需任何配置即可免费访问 GPU（图形处理单元）。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。以下是代码片段：

示例

print("The training data is being fit to the model ")
history = hrspwr_model.fit(
train_features['Horsepower'], train_labels,
epochs=150,
verbose=0,
validation_split = 0.3)

hist = pd.DataFrame(history.history)
hist['epoch'] = history.epoch
hist.tail()

代码来源 - https://tensorflowcn.cn/tutorials/keras/regression

输出

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解释

  • 使用“fit”函数将数据拟合到模型。

  • 使用“epochs”属性设置步骤数。

  • “history”对象存储与输入数据关联的统计信息的进度。

  • 将其转换为数据框。

  • 在控制台上显示数据样本。

  • 数据也进行了可视化。

更新于：2021 年 1 月 20 日

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