一、前言
前面我们浅用TensorFlow做了个天气预测，虽然效果不咋样，但算是将整个流程跑通了。这一篇我们在之前基础上对TensorFlow的一些参数进行简单介绍，在接口文件的基础上了解各参数的简单含义和用法。
二、再次构建模型
我们先将之前的冗余代码都删除，做个简单的模型训练和预测。
三、可以修改的参数
这些代码中我们主要能修改的包括：网络模型调整、网络配置修改、训练的方式。下面我们逐一来看。
1、网络模型构造
1）tf.keras.Sequential()
这一句的含义是实例化一个model1，再往model1里按顺序堆叠层组织就可以构建神经网络了（后面的model1.add操作）。
2）model1.add(layers.Dense(16))
这一句的含义是向model1里加一层神经网络，神经网络的样式由layers.Dense来定义。
3）layers.Dense(16)
这一句的含义是生成由16个神经元组成的一层神经网络，其中Dense的含义是“一个常规的全连接NN层”，也是比较常规常用的层。既然有Dense，那其实就还有其他类型的层结构，比较常见的有（参考链接：https://www.bbsmax.com/A/D854PnYW5E/）：
Dense层：全连接层
Activation层：激活层对一个层的输出施加激活函数
dropout层：为输入数据施加Dropout。Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率（rate）随机断开输入神经元，Dropout层用于防止过拟合。
Flatten层：Flatten层用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡。Flatten不影响batch的大小。
Reshape层：Reshape层用来将输入shape转换为特定的shape
Permute层：Permute层将输入的维度按照给定模式进行重排，例如，当需要将RNN和CNN网络连接时，可能会用到该层。所谓的重排也就是交换两行
....（还有很多就不列举了）
目前我们也不用搞明白这些层具体的用法，知道有多种类型的神经网络结构就行了。目前我们就使用Dense即可。
4）Dense的参数
| units | 正整数，输出空间的维度。可以理解就是神经元个数。 |
| activation | 要使用的激活函数。如果未指定任何内容，则不应用任何激活（即。“线性”激活：a（x） = x）。激活函数非常有用，我们下面还要详细说。 |
| use_bias | 网络层是否使用偏差向量。作用就是决定卷积层输出是否有b。默认都是True的，在一些特殊场景下可能需要设置False。 |
| kernel_initializer | 这个是设置神经网络内部如何进行初始化，默认的glorot_uniform含义是“均匀分布初始化器”。自然还有其他初始化方式，后面要详细说。 |
| bias_initializer | 偏置向量的初始值设定项。也就是设置b如何初始化。我们理解这个b也是神经网络的一部分就行了。默认的zeros就是初始值为0。它与kernel_initializer一样有很多种初始化方式，后面详细说。 |
| kernel_regularizer | 应用于核权重矩阵的正则化器函数。正则项在优化过程中层的参数或层的激活值添加惩罚项。用处是防止过拟合。 |
| bias_regularizer | 应用于偏置向量的正则化器函数。就是施加在b上的惩罚项，也是用于防止过拟合。 |
| activity_regularizer | 应用于层输出的正则化器函数。就是施加在激活函数上的惩罚项，还是防止过拟合。 |
| kernel_constraint | 应用于核权重矩阵的约束函数。简单来说就是让神经网络中的参数值限定在某个范围，还是防止过拟合，不过很少使用。 |
| bias_constraint | 应用于偏置向量的约束函数。同上，还是不常用的。 |
5）Dense参数与神经网络的结构
如果单看前面Dense参数的解释你大概率会云里雾里，但如果对神经网络的内部结构有一点了解的话，就比较容易理解了，下面我尝试三言两语来描述一下神经网络的内部细节，看是否会有点帮助。
（建议结合很久以前写的博文：https://mbb.eet-china.com/blog/3887969-408491.html）
简单来说，神经网络内部大体由4个函数组成：
传播函数、激活函数、反向传播函数、损失函数
这4个函数要实现的核心功能包括：
向前预测、输出映射、反向优化、损失计算
用一个公式来表达：
Y = w*f（X）+b
其中X是我们的输入，Y是预测结果，“标注”我们可以用label_Y来标识，含义是理论上应该正确的Y值。
那么所谓的训练就是：
- 随机给一个w和b值，再输入X计算得到Y（向前预测）
- 计算得到的Y不能直接使用，我们再用激活函数将Y运算一下得到真正的Y值（激活函数）
- 比较label_Y与Y的值得到损失loss（与标注对比）
- 根据损失来优化w和b（反向传播）
当我们输入大量的X和Y值后，就能将w和b调教成更加合适的数值，w、b的值也就是我们的训练出来的模型，这样当我们需要预测时，输入一个X1就能得到一个合适的Y1。
所以，类比来看：
- features = pd.read_csv('训练集.csv')是导入训练数据X
- model1 = tf.keras.Sequential();model1.add(layers.Dense(16))是生成并初始化了w和b，要注意w和b不是一个数，而是一组数字。
- labels_avg = np.array(features[avg])是将“标注”存起来，也就是label_Y
- model1.fit()执行的训练就是传播函数+激活函数+对比结果+反向传播
- 反向传播的目的就是更新w和b（优化参数）。
接着我们再看一下Dense的参数就比较好理解了。
| units | 设置神经元的个数，同时也就是设置了w和b的数值维度（一部分）。w和b的数值维度由神经元个数和神经网络层数共同决定。 |
| activation | 设置激活函数。通过w*f（X）+b计算出Y后，再对Y执行的一个运算就是激活函数，这里设置使用什么样的运算 |
| use_bias | 设置是否使用b，不使用的话公式就变成了w*f（X） |
| kernel_initializer | 设置w的初始化值，比如全部初始化成0，或者初始化成一些随机数，或者是符合正态分布的随机数。 |
| bias_initializer | 设置b的初始化值 |
| kernel_regularizer | 设置对w施加的正则化函数。每一次预测优化w的值后，为了让w不过拟合（w的值过于向训练数据优化），就做一次惩罚运算，让w的值更随机一点。 |
| bias_regularizer | 设置对b施加的正则化函数。防止过拟合，原理同上。 |
| activity_regularizer | 设置对Y施加的正则化函数。防止过拟合，原理同上。 |
| kernel_constraint | 设置让w的值限定在某个范围，还是防止过拟合，很少使用。 |
| bias_constraint | 设置让b的值限定在某个范围，同上，还是不常用的。 |
6）Dense的可选参数
| Units 神经元的个数 | 正整数。比如10就是这一层网络使用10个神经元 用法：model1.add(layers.Dense(10)) |
| Activation 激活函数 | 用法：model1.add(layers.Dense(10,activation=’relu’)) activation=’softmax’ activation=’softplus’ activation=’softsign’ activation=’relu’ activation=’tanh’ activation=’sigmoid’ activation=’hard_sigmoid’ activation=’linear’ 这么多知道啥意思也没用，可以挨个试试看，最常用的就是relu |
| use_bias 是否使用b | 默认就是True 用法：model1.add(layers.Dense(10,use_bias=True)) |
| kernel_initializer w的初始化值 | 用法：model1.add(layers.Dense(10,kernel_initializer=’glorot_uniform’)) kernel_initializer=’zeros’ 全0初始化 kernel_initializer=’one’ 全1初始化 kernel_initializer=’constant’ 初始化为固定值 kernel_initializer=’random_uniform’ 均匀分布 kernel_initializer=’random_normal’ 正态分布 kernel_initializer=’truncated_normal’ 产生截断的正态分布 kernel_initializer=’identity’ 单位矩阵 kernel_initializer=’orthogonal’ 正交 kernel_initializer=’glorot_normal’ 正态化的Glorot初始化，即Xavier kernel_initializer=’glorot_uniform’ Glorot均匀分布 除了全0全1，其他都看不懂，反正都可以填进去跑一跑试一试。 |
| bias_initializer b的初始化值 | 用法：model1.add(layers.Dense(10,bias_initializer=’zeros’)) 可选设置同kernel_initializer |
| kernel_regularizer 对w施加的正则化 | 用法：model1.add(layers.Dense(10,kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01))) kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01) kernel_regularizer=regularizers.l1(0.01) |
| bias_regularizer 对b施加的正则化 | 同上 |
| activity_regularizer 对Y施加的正则化 | 同上上 |
| kernel_constraint w的值限定 | 一般不使用就不多说了 |
| bias_constraint b的值限定 | 一般不使用就不多说了 |
7）Dense修改参数的实例
A.啥参数也不加
训练结果：
B.增加激活函数relu
训练结果：看起来差别不大
C.增加激活函数softmax
训练结果：更差了。所以这个激活函数得选择合适的，而不是瞎选。
D.不使用b
训练结果：完全没法看了
E.设置w的初始化值为random_uniform
训练结果：效果也是不明显
后面的大家可以自己试，累了。
2、对网络的配置
1）model1.compile()
作用是设置优化器、损失函数和准确率评测标准。
| optimizer 设置优化器 | 用法： model1.compile( optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(0.001), loss='mean_squared_error' ) optimizers.SGD(0.001) optimizers.Adagrad(0.001) optimizers.Adadelta(0.001) optimizers.Adam(0.001) 这里0.001是学习率，简单来说，这个数值就是每次对w和b进行优化的幅度。太大太小都不合适。 |
| loss 损失函数 | 用法： model1.compile( optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(0.001), loss='mean_squared_error' ) loss='mean_squared_error' # 均方误差 loss='mean_absolute_error' # 平均绝对误差 loss='mean_absolute_percentage_error' # 平均绝对百分比误差 loss='mean_squared_logarithmic_error' # 均方对数误差 loss='kullback_leibler_divergence' 损失函数的目的是计算模型在训练期间应寻求最小化的数量 |
| metrics 评价函数 | 用法： model1.compile( optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(0.001), loss='mean_squared_error', metrics=’accuracy’ ) metrics=’accuracy’ metrics=’sparse_accuracy’ metrics=’sparse_categorical_accuracy’ 评价函数用于评估当前训练模型的性能 |
| loss_weights | 这4个参数用的极少，也找不到啥资料，所以忽略吧。 |
| sample_weight_mode | |
| weighted_metrics | |
| target_tensors |
2）compile修改参数的实例
A.SDG
训练结果：
B.Adagrad
训练结果：
C.Adadelta
训练结果：
D.Adam
、
训练结果：
Loss就不演示了，大家自己改着玩吧。
3、对训练函数的配置
| x | 输入数据 |
| y | 标签，也就是训练数据里的正确答案 |
| batch_size | 每次训练使用的数据量，一般设置成32、64、128这样，比如有10000个数据，这里你设置成64，那就是将所有数据分成156个组，每次将一组的数据放进去一起训练。主要就是加快训练速度，不然一个一个来得多久。 |
| epochs | 总训练次数，比如我们设置的是50，那就是将输入的数据放到模型里训练50次，也就是对模型进行了50次的优化 |
| verbose | 日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每个epoch输出一行记录 |
| callbacks | 回调函数，在每个training/epoch/batch结束时，如果我们想执行某些任务，例如模型缓存、输出日志。这个现在用不到不多说。 |
| validation_split | 0~1之间的浮点数，用来指定训练集的一定比例数据作为验证集。 |
| validation_data | 形式为（X，y）的tuple，是指定的验证集。此参数将覆盖validation_spilt。也就是不使用训练数据里的数据作为验证集，而是从外部另外输入。实际上这个验证集对训练没有影响，只是方便你看现在训练的效果。 |
| shuffle | 表示是否在训练过程中随机打乱输入样本的顺序 |
| class_weight | 很少用到 |
| sample_weight | |
| initial_epoch |
四、模型的存储和调用
我们训练好以后，想要保存起来咋弄呢，非常简单。
五、回顾
本篇我们将TensorFlow主要用到的方法和参数进行简单的介绍，大家可以自己挨个换着试试。另外还将模型的保存和调用也演示了一下。
