使用tensorflow实现线性svm

在 TensorFlow 中，可以使用 tf.contrib.learn 模块来实现线性 SVM。下面是使用 TensorFlow 实现线性 SVM 的完整攻略。

步骤1：准备数据

首先，需要准备数据。可以使用以下代码来生成一些随机数据：

import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(200, 2)
Y = np.logical_xor(X[:, 0] > 0, X[:, 1] > 0)
Y = np.where(Y, 1, -1)

在这个示例中，我们生成了一个包含 200 个样本的数据集，每个样本包含两个特征。我们使用 np.logical_xor() 函数来生成标签，如果第一个特征大于 0 且第二个特征大于 0，则标签为 1，否则标签为 -1。

步骤2：定义模型

接下来，需要定义模型。可以使用以下代码来定义一个线性 SVM 模型：

import tensorflow as tf

# 定义模型
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("x", shape=[2])]
svm = tf.contrib.learn.SVM(
    feature_columns=feature_columns,
    example_id_column="example_id",
    l1_regularization=0.0,
    l2_regularization=1.0
)

在这个示例中，我们首先定义了一个特征列，包含两个特征。然后，我们使用 tf.contrib.learn.SVM() 函数来定义一个线性 SVM 模型。我们将特征列、样本 ID 列、L1 正则化和 L2 正则化作为参数传递给 SVM() 函数。

步骤3：训练模型

定义模型后，可以使用以下代码来训练模型：

# 训练模型
svm.fit(
    input_fn=lambda: tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"x": X, "example_id": np.arange(len(X))}).batch(32),
    steps=1000
)

在这个示例中，我们使用 svm.fit() 方法来训练模型。我们将输入函数、批次大小和训练步数作为参数传递给 fit() 方法。

步骤4：评估模型

训练模型后，可以使用以下代码来评估模型：

# 评估模型
svm.evaluate(
    input_fn=lambda: tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"x": X, "example_id": np.arange(len(X))}).batch(32),
    steps=1
)

在这个示例中，我们使用 svm.evaluate() 方法来评估模型。我们将输入函数、批次大小和评估步数作为参数传递给 evaluate() 方法。

示例1：预测新数据

训练和评估模型后，可以使用以下代码来预测新数据：

# 预测新数据
predictions = svm.predict(
    input_fn=lambda: tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"x": [[-0.5, 0.5], [0.5, -0.5]]}).batch(1)
)
for i, prediction in enumerate(predictions):
    print("Prediction for example %d: %s" % (i, prediction["classes"]))

在这个示例中，我们使用 svm.predict() 方法来预测新数据。我们将输入函数和新数据作为参数传递给 predict() 方法。

示例2：保存和加载模型

训练和评估模型后，可以使用以下代码来保存和加载模型：

# 保存模型
svm.export_savedmodel("model", serving_input_receiver_fn=lambda: {"x": tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 2])})

# 加载模型
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
    tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], "model")
    graph = tf.get_default_graph()
    x = graph.get_tensor_by_name("input_example_tensor:0")
    y = graph.get_tensor_by_name("dnn/head/predictions/probabilities:0")
    predictions = sess.run(y, feed_dict={x: [[-0.5, 0.5], [0.5, -0.5]]})
    print(predictions)

在这个示例中，我们使用 svm.export_savedmodel() 方法来保存模型。我们将模型保存到名为 "model" 的文件夹中，并将输入函数作为参数传递给 export_savedmodel() 方法。

然后，我们使用 tf.saved_model.loader.load() 函数来加载模型。我们将模型的标签和文件夹路径作为参数传递给 load() 函数。接下来，我们使用 tf.get_default_graph() 函数来获取默认图，并使用 graph.get_tensor_by_name() 函数来获取输入张量和输出张量。最后，我们使用 sess.run() 函数来运行模型，并将新数据作为输入传递给模型。