前言

鸢尾花识别是学习AI入门的案例，这里和大家分享下使用Tensorflow 2框架，编写程序，获取鸢尾花数据，搭建神经网络，最后训练和识别鸢尾花。

目录鸢尾花识别——思路流程：认识鸢尾花获取鸢尾花数据整理数据为训练集，测试集搭建神经网络模型鸢尾花识别 完整代码：

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鸢尾花识别——思路流程：

1）获取鸢尾花数据，分析处理。

2）整理数据位训练集，测试集。

3）搭建神经网络模型。

4）训练网络，优化网络模型参数。

5）保存最优的模型，进行鸢尾花识别。

认识鸢尾花

我们先认识下什么是鸢尾花？

鸢尾花分类：狗尾草鸢尾、杂色鸢尾、弗吉尼亚鸢尾

鸢尾花的特征是什么呢？

鸢尾花花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽。我们通过对数据进行分析总结出了规律：通过测量花的花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽，可以得出鸢尾花的类别（如：花萼长>花萼宽且花瓣长/花瓣宽>2 ，则杂色鸢尾）

获取鸢尾花数据

4 个属性作为输入特征：花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽 ；

类别作为标签，0 代表狗尾草鸢尾，1 代表杂色鸢尾，2 代表弗吉尼亚鸢尾。

iris数据集 即鸢尾花数据。x_data 存放 iris数据集所有输入特征（4 种）；y_data存放 iris数据集所有标签（3种）

from sklearn import datasetsfrom pandas import DataFrameimport pandas as pd

x_data = datasets.load_iris().data # .data返回iris数据集所有输入特征y_data = datasets.load_iris().target # .target返回iris数据集所有标签print("x_data from datasets: \n", x_data)print("y_data from datasets: \n", y_data)

x_data = DataFrame(x_data, columns=['花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度']) # 为表格增加行索引（左侧）和列标签（上方）pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 设置列名对齐print("x_data add index: \n", x_data)

x_data['类别'] = y_data # 新加一列，列标签为‘类别’，数据为y_dataprint("x_data add a column: \n", x_data)

在sklearn库中，x_data，y_data的原始数据：

在x_data[ ]数据中，新加一列，列标签为‘类别’，数据为y_data：

整理数据为训练集，测试集

把输入特征 和 标签 做成数据对，即每一行输入特征有与之对应的类别；得出一共150行数据；其中75%作为训练集，即120行；25%作为测试集，即后30行。

注意：训练集和测试集，没有交集，它们之间都没有一样的数据。

# 导入所需模块import tensorflow as tffrom sklearn import datasetsfrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as np

# 导入数据，分别为输入特征和标签x_data = datasets.load_iris().datay_data = datasets.load_iris().target

# 随机打乱数据（因为原始数据是顺序的，顺序不打乱会影响准确率）# seed: 随机数种子，是一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样（为方便教学，以保每位同学结果一致）np.random.seed(116) # 使用相同的seed，保证输入特征和标签一一对应np.random.shuffle(x_data)np.random.seed(116)np.random.shuffle(y_data)tf.random.set_seed(116)

# 将打乱后的数据集分割为训练集和测试集，训练集为前120行，测试集为后30行x_train = x_data[:-30]y_train = y_data[:-30]x_test = x_data[-30:]y_test = y_data[-30:]

# 转换x的数据类型，否则后面矩阵相乘时会因数据类型不一致报错x_train = tf.cast(x_train, tf.float32)x_test = tf.cast(x_test, tf.float32)

# from_tensor_slices函数使输入特征和标签值一一对应。（把数据集分批次，每个批次batch组数据）train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(32)test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)

为了训练更高效，通常会把数据变成batch（包），例如，把32行数据为一个小包batch。

搭建神经网络模型

从数据中分析出，有4个输入特征，所以输入层有4个节点；鸢尾花3种类别，所以输出层有3个节点. 我们需要初始化网络中的参数（权值、偏置）。

通过前向传播计算，即从输入层到输出层迭代计算，预测出是那个类别的鸢尾花，对比是否预测正确（通过损失函数计算出 预测值和真实值的偏差，这个偏差越小代表预测越接近真实；最终选择最优的参数）。

输入层和输出层之间的映射关系接近正确的，模型基本训练好了。

即所有的输入 x 乘以各自线上的权重 w 求和加上偏置项 b 得到输出 y 。

输出 y 中，1.01 代表 0 类鸢尾得分，2.01 代表 1 类鸢尾得分，-0.66 代表 2 类鸢尾得分。通过输出 y 可以看出数值最大(可能性最高)的是 1 类鸢尾，而5不是标签 0 类鸢尾。这是由于最初的参数 w 和 b 是随机产生的，现在输出的结果是不准确的。

为了修正这一结果，我们用 损失函数，定义预测值 y 和标准答案(标签)_y 的差距，损失函数可以定量的判断当前这组参数 w 和 b 的优劣，当损失函数最小时，即可得到最优 w 的值和 b 的值。

损失函数，其目的是寻找一组参数 w 和 b 使得损失函数最小。为达成这一目的，我们采用梯度下降的方法。

损失函数的梯度 表示损失函数对各参数求偏导后的向量，损失函数梯度下降的方向，就是是损失函数减小的方向。梯度下降法即沿着损失函数梯度下降的方向，寻找损失函数的最小值，从而得到最优的参数。

首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。这样一步步的走下去，一直走到觉得我们已经到了山脚。当然这样走下去，有可能我们不能走到山脚，而是到了某一个局部的山峰低处。

　　从上面的解释可以看出，梯度下降不一定能够找到全局的最优解，有可能是一个局部最优解。当然，如果损失函数是凸函数，梯度下降法得到的解就一定是全局最优解。

鸢尾花识别 完整代码：# -*- coding: UTF-8 -*-# 利用鸢尾花数据集，实现前向传播、反向传播，可视化loss曲线

# 导入所需模块import tensorflow as tffrom sklearn import datasetsfrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as np

# 导入数据，分别为输入特征和标签x_data = datasets.load_iris().datay_data = datasets.load_iris().target

# 随机打乱数据（因为原始数据是顺序的，顺序不打乱会影响准确率）# seed: 随机数种子，是一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样（为方便教学，以保每位同学结果一致）np.random.seed(116) # 使用相同的seed，保证输入特征和标签一一对应np.random.shuffle(x_data)np.random.seed(116)np.random.shuffle(y_data)tf.random.set_seed(116)

# 将打乱后的数据集分割为训练集和测试集，训练集为前120行，测试集为后30行x_train = x_data[:-30]y_train = y_data[:-30]x_test = x_data[-30:]y_test = y_data[-30:]

# 转换x的数据类型，否则后面矩阵相乘时会因数据类型不一致报错x_train = tf.cast(x_train, tf.float32)x_test = tf.cast(x_test, tf.float32)

# from_tensor_slices函数使输入特征和标签值一一对应。（把数据集分批次，每个批次batch组数据）train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(32)test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)

# 生成神经网络的参数，4个输入特征故，输入层为4个输入节点；因为3分类，故输出层为3个神经元# 用tf.Variable()标记参数可训练# 使用seed使每次生成的随机数相同（方便教学，使大家结果都一致，在现实使用时不写seed）w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([4, 3], stddev=0.1, seed=1))b1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([3], stddev=0.1, seed=1))

lr = 0.1 # 学习率为0.1train_loss_results = [] # 将每轮的loss记录在此列表中，为后续画loss曲线提供数据test_acc = [] # 将每轮的acc记录在此列表中，为后续画acc曲线提供数据epoch = 500 # 循环500轮loss_all = 0 # 每轮分4个step，loss_all记录四个step生成的4个loss的和

# 训练部分for epoch in range(epoch): #数据集级别的循环，每个epoch循环一次数据集for step, (x_train, y_train) in enumerate(train_db): #batch级别的循环 ，每个step循环一个batchwith tf.GradientTape() as tape: # with结构记录梯度信息y = tf.matmul(x_train, w1) + b1 # 神经网络乘加运算y = tf.nn.softmax(y) # 使输出y符合概率分布（此操作后与独热码同量级，可相减求loss）y_ = tf.one_hot(y_train, depth=3) # 将标签值转换为独热码格式，方便计算loss和accuracyloss = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) # 采用均方误差损失函数mse = mean(sum(y-out)^2)loss_all += loss.numpy() # 将每个step计算出的loss累加，为后续求loss平均值提供数据，这样计算的loss更准确# 计算loss对各个参数的梯度grads = tape.gradient(loss, [w1, b1])

# 实现梯度更新 w1 = w1 - lr * w1_grad b = b - lr * b_gradw1.assign_sub(lr * grads[0]) # 参数w1自更新b1.assign_sub(lr * grads[1]) # 参数b自更新

# 每个epoch，打印loss信息print("Epoch {}, loss: {}".format(epoch, loss_all/4))train_loss_results.append(loss_all / 4) # 将4个step的loss求平均记录在此变量中loss_all = 0 # loss_all归零，为记录下一个epoch的loss做准备

# 测试部分# total_correct为预测对的样本个数, total_number为测试的总样本数，将这两个变量都初始化为0total_correct, total_number = 0, 0for x_test, y_test in test_db:# 使用更新后的参数进行预测y = tf.matmul(x_test, w1) + b1y = tf.nn.softmax(y)pred = tf.argmax(y, axis=1) # 返回y中最大值的索引，即预测的分类# 将pred转换为y_test的数据类型pred = tf.cast(pred, dtype=y_test.dtype)# 若分类正确，则correct=1，否则为0，将bool型的结果转换为int型correct = tf.cast(tf.equal(pred, y_test), dtype=tf.int32)# 将每个batch的correct数加起来correct = tf.reduce_sum(correct)# 将所有batch中的correct数加起来total_correct += int(correct)# total_number为测试的总样本数，也就是x_test的行数，shape[0]返回变量的行数total_number += x_test.shape[0]# 总的准确率等于total_correct/total_numberacc = total_correct / total_numbertest_acc.append(acc)print("Test_acc:", acc)print("--------------------------")

# 绘制 loss 曲线plt.title('Loss Function Curve') # 图片标题plt.xlabel('Epoch') # x轴变量名称plt.ylabel('Loss') # y轴变量名称plt.plot(train_loss_results, label="$Loss$") # 逐点画出trian_loss_results值并连线，连线图标是Lossplt.legend() # 画出曲线图标plt.show() # 画出图像

# 绘制 Accuracy 曲线plt.title('Acc Curve') # 图片标题plt.xlabel('Epoch') # x轴变量名称plt.ylabel('Acc') # y轴变量名称plt.plot(test_acc, label="$Accuracy$") # 逐点画出test_acc值并连线，连线图标是Accuracyplt.legend()plt.show()

训练过程，一共迭代500次，最后得出 loss: 0.032300274819135666 Test_acc: 1.0

随着迭代次数的增加，损失率（预估值和真实值的偏差）在减少；准确率在不多提高，最终到达100%（即：1）

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