TensorFlow örneği ve küçük bir düzeltme
Bir önceki yazımda TensorFlow örneklerinin yer aldığı bir linkten bahsetmiş ve bazı kodlarda küçük düzeltmeler yapılması gerekebileceğinden bahsetmiştim.
Bu durum, hem yazılım dillerinde, hem de kütüphanelerde çok sık geliştirmelerle karşılaşmamızdan kaynaklanıyor.
Alıntı: tensorflow.org
Aşağıda, sözünü ettiğim kodlardan birini vereceğim. Yaklaşık 90 satırlık bu python kodunda sadece bir metodun adını değiştirmek gerekiyor. Benim yaşadığım sorunu, benimle benzer ortamlarda çalışan pek çok kişi aynen yaşayacaktır. Bu tür sorunları gidermek, en azından azaltmak için kod yazarlarının paylaştıkları açık kaynaklı kodları hangi koşullarda çalıştırdıklarını not etmelerinde yarar var. Bunun çok kolay olmadığını bir kod yazarı olarak ben de biliyorum. Bu nedenle, test ettiğim aşağıdaki kodu hangi ortamda çalıştırdığımı ve nasıl düzelttiğimi sizlerle de paylaşmak istiyorum.
Orijinal kodun yazarı ve nerede paylaşıldığını kodların başlangıç bölümünde bulabilirsiniz.
Test bilgisayarı: 8GB ram, 4 çekirdek, Intel i5
Test sistemi: Ubuntu 16.04
Python sürümü: 3.5.2
TensorFlow sürümü: 1.0.0
numpy sürümü: 1.12.0
matplotlib sürümü: 1.5.3
Kendi sisteminizdeki kütüphane sürümlerini öğrenmek için aşağıdaki kodu kullanın:
|
1 |
$ pip3 freeze |
Kodlarda düzeltme gereği sadece tek bir satırda (satır no 39) var.
Sorunlu satır no: 39
|
1 |
pred = tf.add(tf.mul(X, W), b) |
Düzeltilmiş satır:
|
1 |
pred = tf.add(tf.multiply(X, W), b) |
Açıklama:
|
1 |
tensorflow.num() metodu devre dışı. tensorflow.multiply() yeni metod adı. |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 |
# -*- coding: utf-8 -*- # Linear regression # https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2_BasicModels/linear_regression.py ''' A linear regression learning algorithm example using TensorFlow library. Author: Aymeric Damien Project: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/ ''' from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random # Parameters learning_rate = 0.01 training_epochs = 1000 display_step = 50 # Training Data train_X = numpy.asarray([3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59,2.167, 7.042,10.791,5.313,7.997,5.654,9.27,3.1]) train_Y = numpy.asarray([1.7,2.76,2.09,3.19,1.694,1.573,3.366,2.596,2.53,1.221, 2.827,3.465,1.65,2.904,2.42,2.94,1.3]) n_samples = train_X.shape[0] # tf Graph Input X = tf.placeholder("float") Y = tf.placeholder("float") # Set model weights W = tf.Variable(rng.randn(), name="weight") b = tf.Variable(rng.randn(), name="bias") # Construct a linear model # pred = tf.add(tf.mul(X, W), b) # deprecated pred = tf.add(tf.multiply(X, W), b) # Mean squared error cost = tf.reduce_sum(tf.pow(pred-Y, 2))/(2*n_samples) # Gradient descent optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost) # Initializing the variables init = tf.global_variables_initializer() # Launch the graph with tf.Session() as sess: sess.run(init) # Fit all training data for epoch in range(training_epochs): for (x, y) in zip(train_X, train_Y): sess.run(optimizer, feed_dict={X: x, Y: y}) # Display logs per epoch step if (epoch+1) % display_step == 0: c = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, Y:train_Y}) print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=", "{:.9f}".format(c), \ "W=", sess.run(W), "b=", sess.run(b)) print("Optimization Finished!") training_cost = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, Y: train_Y}) print("Training cost=", training_cost, "W=", sess.run(W), "b=", sess.run(b), '\n') # Graphic display plt.plot(train_X, train_Y, 'ro', label='Original data') plt.plot(train_X, sess.run(W) * train_X + sess.run(b), label='Fitted line') plt.legend() plt.show() # Testing example, as requested (Issue #2) test_X = numpy.asarray([6.83, 4.668, 8.9, 7.91, 5.7, 8.7, 3.1, 2.1]) test_Y = numpy.asarray([1.84, 2.273, 3.2, 2.831, 2.92, 3.24, 1.35, 1.03]) print("Testing... (Mean square loss Comparison)") testing_cost = sess.run( tf.reduce_sum(tf.pow(pred - Y, 2)) / (2 * test_X.shape[0]), feed_dict={X: test_X, Y: test_Y}) # same function as cost above print("Testing cost=", testing_cost) print("Absolute mean square loss difference:", abs( training_cost - testing_cost)) plt.plot(test_X, test_Y, 'bo', label='Testing data') plt.plot(train_X, sess.run(W) * train_X + sess.run(b), label='Fitted line') plt.legend() plt.show() |
Diğer kodlarla ilgili takıldığınız yerler olursa, yorum alanından sorularınızı bana yöneltebilirsiniz. 15 ayrı örneği yukarıda belirttiğim koşullarda denedim. 12 örneği sorunsuz çalıştırdım. 3 tanesindeki sorunlar hala devam ediyor. Testleri sürdürüyorum.
Ahmet Aksoy
Kaynaklar:
