课程 |《深度学习原理与TensorFlow实践》学习笔记（二）

TensorFlow基础使用

• 环境准备
  • TensorFlow安装
  • 常用Python库介绍
• 实例解析
  • Kaggle平台及Titanic题目介绍
  • 代码解析
  • TensorBoard 可视化
• 传统机器学习的优化技巧
  • 数据可视化
  • 特征工程
  • 经典机器学习算法模型
• TFLearnKeras介绍及示例程序解析

环境准备

TensorFlow安装

• 官方文档：https://www.tensorflow.org/install/

常用Python库介绍

• NumPy (http://www.numpy.org/)
  • 为Python提供基础科学计算能力。
  • Numpy快速入门：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/
• pandas (http://pandas.pydata.org/)
  • 高性能数据结构和数据分析工具，提供了一种高效的DataFrame结构，可以自动对齐、补全数据，免去了由于输入数据缺失导致的问题。
• Matplotlib (http://matplotlib.org/)
  • 功能强大的画图引擎，可以制作高质量的图表。
• PIL (http://www.pythonware.com/products/pil/)
  • 标准图片处理库，能够方便地读入和输出包括 jpg、png 等多种常见类型的图像文件，还能对图像做切割、翻转、添加文字等变换。
• Jupyter Notebook (http://jupyter.org/)
  • 开源的交互式数据分析处理平台，以 Web 网页的形式创建和分享文档，并可以在文档中插入代码段，交互式的查看代码运行结果。
• scikit-learn (http://scikit-learn.org/)
  • 机器学习工具库，封装了多种常用的分类、回归、聚类、数据将为、数据预处理等方法。
• OpenCV (http://opencv.org/)
  • 跨平台机器视觉工具库，包含大量计算机视觉基本算法和高级功能。
• One Platform to Have Them All – Anaconda 个人推荐
• (https://www.continuum.io/downloads)
  • 用于科学计算的Python发行版，支持各大系统平台，提供包管理和环境管理的功能，预装好了众多Package（包括上述Python库）。

实例解析

Kaggle 平台及Titanic题目介绍

• Kaggle 平台是著名的数据分析竞赛平台
• Kaggle Datasets 网址：https://www.kaggle.com/datasets
• Titanic 题目网址：https://www.kaggle.com/c/titanic
• 题目描述：
  • 输入：乘客信息，包括姓名、性别、客舱等级、年龄等
  • 输出：判别每个乘客是否幸存
• 题目分析：
  • 二分类问题：Survived (=1) or Deceased (=0)
  • 数据规模：训练集891条信息，测试集418条信息

代码解析

• 课程代码： https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook/tree/master/Titanic
• 数据读入及预处理
  • 使用pandas读入csv文件，读入为pandas.DataFrame对象
  • 预处理
    • 剔除空数据
    • 将 ‘Sex’ 字段转换为int类型（’male’=0，’female’=1）
    • 选取数值类型的字段，抛弃字符串类型字段
  • 根据先验选出有用的特征字段，例如，妇女和儿童有机会先上救生艇（性别，年龄），课程示例中选取了6个字段，即特征有6个维度
  • 利用 one-hot encoding 预处理标签，标签是一个二维 Vector，如，幸存的标签(1，0)，遇难的标签(0, 1)
  • 利用 sk-learn 将训练数据分为训练集和验证集，防止过拟合
• 构建计算图和训练迭代
  • 采用逻辑回归作为该二分类问题的分类器：y=softmax(xW+b)
  • 使用 tf.placeholder 声明输入占位符
  • 用 tf.Variable() 声明 Weights 和 bias 变量
  • 构造前向传播计算图 y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(input, weights) + bias)
  • 声明代价函数：使用交叉熵（cross-entropy）作为代价函数（注意极小误差值的加入）
  • 加入 SGD 优化算法
  • 计算准确率
  • 构建迭代 & 执行训练
    • 启动Session，代入数据（feed_dict）进行计算，训练结束后使用验证集评估训练效果，train_op 优化训练过程没有返回值，cost tensor 有返回值 loss：_,loss = sess.run([train_op, cost], feed_dict=feed)
    • 数据量小可直接用 numpy，数据量更建议使用 tensor
• 存储和加载训练模型等
  • 通过 tf.train.Save 来存储和加载模型

TensorBoard 可视化

• TensorBoard 的工作方式是启动一个 Web 服务，该服务进程从 TensorFlow 程序执行所得的事件日志文件（event files）中读取概要（summary）数据，然后将数据在网页中绘制成可视化的图表。

传统机器学习的优化技巧

数据可视化

• 帮助理解数据，分析特征重要程度，便于筛选特征

特征工程

• 数据清洗 & 预处理
  • 对存在字段缺失、格式错误的样本进行处理
  • 二值化（如，是否贵族）、标准化、归一化（如，年龄0~1），可以加快收敛，减小类内干扰，避免过拟合
  • 根据阈值过滤掉方差小（相关性小）的变量
  • 通过计算变量与标签的相关系数，留下相关性高的特征
  • 根据决策树或随机森林，选择重要程度高的特征
  • 利用PCA降维等算法，对数据进行变换，选择区分度最高的特征组合

经典机器学习算法模型

• 逻辑回归
• SVM
• 神经网络
• 决策树
• 随机森林（Titanic 竞赛中效果最好的方法）

TFLearn、Keras介绍及示例程序解析

• TFLearn (https://github.com/tflearn/tflearn)
  • 基于 TensorFlow 的更高层 API 库，具有更高程度的模块化，无缝兼容 TensorFlow 原生用法
  • 官方推出的仿照 scikit-learn 设计的高级 API，对常用的分类回归模型进行了封装，使得实现一个分类器仅需几行代码。
• Keras (https://keras.io/)
  • 高级神经网络API库，代码可运行于TensorFlow、CNTK或Theano之上，也支持 TensorBoard，与 TensorFlow 在性能上没有区别（以TF为后端）。
• TensorFlow学习资源：Awesome TensorFlow https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow

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原文链接： http://blog.csdn.net/applecore123456/article/details/74065229