tensorflow2.0神经网络实践,tensorflow人工智能

　　正文共1232张图，一张图，预计阅读时间7分钟。

　　吉图布：https://github.com/sladesha/deep_learning

　　之前我写了一个基于Tensorflow的神经网络的MLPs网络，解决用户流失概率的问题。很多人都在问。其实这个网络看起来很清晰，但是写的比较冗长。这里优化了一个版本，方便大家修改后直接使用。

　　多层感知器网络

　　直接跟你过核心部分：

　　1 din _ all=TF . layers . batch _ normalization(inputs=din _ all，name=b1 )

　　2

　　3 layer _ 1=TF . layers . dense(din _ all，self.layers_nodes[0]，activation=tf.nn.sigmoid，use_bias=True，kernel _ regulator=TF . contrib . layers . L2 _ regulator(self . regulation _ rate)，name=f1 )

　　4layer_1=tf.nn.dropout(layer_1，keep_prob=self.drop_rate[0])

　　五

　　6 layer _ 2=TF . layers . dense(layer _ 1，self.layers_nodes[1]，activation=tf.nn.sigmoid，use_bias=True，kernel _ regulator=TF . contrib . layers . L2 _ regulator(self . regulation _ rate)，name=f2 )

　　7layer_2=tf.nn.dropout(layer_2，keep_prob=self.drop_rate[1])

　　八

　　9 layer _ 3=TF . layers . dense(layer _ 2，self.layers_nodes[2]，activation=tf.nn.sigmoid，use_bias=True，kernel _ regulator=TF . contrib . layers . L2 _ regulator(self . regulation _ rate)，name=f3 )

　　在最后的计算过程中，我们定义了多层网络中各层的权重，通过tf.matual进行层间计算，最后通过tf进行正则化。贡献。layers.l2 _ regularizer这次可以通过图像识别中常用的全连接(FC)接口直接计算不同层的权重。我们只需要确定每层的节点数，通过layers_nodes来声明，这样就更清晰了。此外，还增加了辍学部分，以减少过拟合的问题。

　　Tf.layers.dense接口信息如下：

　　1tf.layers.dense(

　　2输入，

　　3个单位，

　　4激活=无，

　　5use_bias=True，

　　6kernel _ initializer=无

　　7 bias _ initializer=TF . zeros _ initializer()，

　　8kernel _ regularizer=无，

　　9bias _ regularizer=无，

　　10activity _ regularizer=无，

　　11kernel _ constraint=无，

　　12bias _ constraint=无

　　13可训练=真，

　　14name=无，

　　15重复使用=无

　　16)

　　Inputs:必选，即要操作的输入数据。

　　单位：必须，即神经元的数量。

　　激活：可选；默认值为无；如果没有，就是线性激活。

　　Use_bias:可选，默认为True，是否使用bias。

　　Kernel_initializer:可选；默认值为None，即权重的初始化方法；如果没有，将使用默认的Xavier初始化方法。

　　Bias_initializer:可选；默认值为零初始化，即偏置的初始化方法。

　　Kernel _ regularizer:可选，缺省为None，对权重施加的正则项。

　　Bias _ regularizer:可选，缺省为None，对偏差施加的正则项。

　　Activity _ regularizer:可选，缺省为None，对输出施加的正则化项。

　　Kernel_constraint，可选，默认为None，是对权重施加的约束项。

　　Bias_constraint，可选，缺省为None，对偏移量施加的约束项。

　　可训练：可选；默认值为True如果为真，变量将被添加到GraphKeys。可训练变量。

　　名称：可选，默认为无，卷积层的名称。

　　Reuse:可选，默认为None，Boolean类型，如果为True，则如果名称相同，将被重用。

　　另外，我们之前定义Y和y_的时候，把1转换成了[1，0]和[0，1]，增加了工程量。这一次我们通过了：

　　1 cross _ entropy _ mean=-TF . reduce _ mean(self . y _ * TF . log(self . output 1e-24))

　　2self.loss=cross _熵_均值

　　直接计算避免了一些无用功。

　　最后，之前对梯度的取值没有限制，会造成整体模型波动过大。这个优化也被修改了。有需要也可以参考一下：

　　1#我们用learning_rate_base作为速率来训练梯度下降损失函数的解，计算限制梯度后的损失。

　　2 opt=TF . train . gradiendescentoptimizer(self . learning _ rate _ base)

　　3 train able _ params=TF . train able _ variables()

　　4 gradients=TF . gradients(self . loss，trainable _ params)

　　5clip_gradients，_=TF . clip _ by _ global _ norm(gradients，5)

　　6 self . train _ op=opt . apply _ gradients(zip(clip _ gradients，trainable _ params)，global_step=self.global_step)

　　MLPs是一种入门级的神经网络算法，在实际工业开发中出现的频率并不高。稍后，我将和你谈谈常见的网络，如FM、FFM、DeepFM、NFM、DIN、MLR等。哪些是产业发展中比较常见的，欢迎您的持续关注。

　　完整的代码已经上传到Github。(见文章开头的提示)

　　原文链接：https://www.jianshu.com/p/5613f7eed046

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