線形回帰はPythonのTensorflowでどのように機能しますか？

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。それは研究および生産目的で使用されます。複雑な数学演算をすばやく実行するのに役立つ最適化手法があります。これは、NumPyと多次元配列を使用しているためです。これらの多次元配列は「テンソル」とも呼ばれます。

フレームワークは、ディープニューラルネットワークの操作をサポートします。これは非常にスケーラブルであり、多くの一般的なデータセットが付属しています。 GPU計算を使用し、リソースの管理を自動化します。多数の機械学習ライブラリが付属しており、十分にサポートされ、文書化されています。フレームワークには、ディープニューラルネットワークモデルを実行し、それらをトレーニングし、それぞれのデータセットの関連する特性を予測するアプリケーションを作成する機能があります。

「tensorflow」パッケージは、以下のコード行を使用してWindowsにインストールできます-

pip install tensorflow

Tensorは、TensorFlowで使用されるデータ構造です。フロー図のエッジを接続するのに役立ちます。このフロー図は「データフローグラフ」と呼ばれます。テンソルは多次元配列またはリストに他なりません。

以下は例です-

例

def linear_reg(x):
   return A * x + b
def mean_square_error(y_pred, y_true):
   return tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_true))
optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate)
def run_optimization():
   with tf.GradientTape() as g:
      pred = linear_reg(X)
      loss = mean_square_error(pred, Y)
   gradients = g.gradient(loss, [A, b])
   optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [A, b]))

コードクレジット-https：//github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/tensorflow_v2/notebooks/2_BasicModels/linear_regression.ipynb

出力

A linear regression function that is defined, is called on the data.
Once the optimal data points have been computed, the mean square error function is calculated. The radient descent function is used to find the optimal weights.
These values are displayed on the console.

説明

• 「重み」と「バイアス」の値はランダムに初期化されます。トレーニングが完了すると、最適な値に更新されます。

• 一次方程式の一般的な形式は「Ax+b」です。ここで、「A」は「重み」、「b」は「バイアス」値です。

• 平均二乗誤差を計算する関数が定義されています。

• 確率的勾配降下オプティマイザーも定義されています。

• 勾配を計算し、重みとバイアスの値を更新する最適化関数が定義されています。

• データは、指定されたステップ数でトレーニングされます。