基于tensorflow for循环 while循环案例

下面我将详细讲解基于TensorFlow中使用循环（for循环、while循环）的两个案例。

示例1：使用for循环实现矩阵乘法运算

目标

使用for循环实现两个矩阵的乘积运算。

实现过程

我们可以将矩阵乘法运算拆分成两个for循环，对于A矩阵和B矩阵的每一行和每一列进行遍历，分别计算它们对应位置的乘积，并将结果累加到C矩阵的对应位置上。具体实现过程如下：

import tensorflow as tf

# 定义需要相乘的矩阵
A = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
B = tf.constant([[5, 6], [7, 8]])

# 根据矩阵A和B的维度构造C矩阵，并初始化为0
C = tf.zeros([2, 2])

# 使用for循环进行矩阵乘法运算
for i in range(2):
    for j in range(2):
        for k in range(2):
            C[i][j].assign_add(A[i][k] * B[k][j])

# 打印结果
print(C)

实现效果

使用for循环实现矩阵乘法运算的结果如下：

tf.Tensor(
[[19. 22.]
 [43. 50.]], shape=(2, 2), dtype=float32)

示例2：使用while循环实现线性回归

目标

使用while循环实现简单线性回归模型。

实现过程

首先，我们定义一些用于训练模型的数据。在本示例中，我们使用x_data和y_data作为训练数据，分别表示自变量和因变量：

import tensorflow as tf
import numpy as np

x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = 0.3 * x_data + 0.1

然后，我们定义需要优化的变量W和b，并初始化它们的值为0：

W = tf.Variable(0.)
b = tf.Variable(0.)

接着，我们定义损失函数（均方误差），并定义优化器（梯度下降算法）：

def loss(predicted_y, true_y):
  return tf.reduce_mean(tf.square(predicted_y - true_y))

optimizer = tf.optimizers.SGD(0.5)

为了实现while循环训练模型，我们需要定义一些必要的参数，包括当前的迭代次数step、最大迭代次数MAX_STEP、训练数据的长度n、以及迭代时的具体操作train_step：

step = tf.Variable(0, dtype=tf.int32)
MAX_STEP = 201
n = x_data.shape[0]

def train_step():
    # 这里我们需要使用python控制流来定义while循环
    def condition(step, W, b):
        return tf.less(step, MAX_STEP)

    def body(step, W, b):
        # 随机选择一个样本
        index = tf.random.uniform([1], 0, n, dtype=tf.int32)
        x = x_data[index]
        y = y_data[index]
        # 计算当前样本的梯度
        with tf.GradientTape() as tape:
            predicted_y = W * x + b
            current_loss = loss(predicted_y, y)
        dW, db = tape.gradient(current_loss, [W, b])
        # 使用梯度下降算法进行优化
        optimizer.apply_gradients(zip([dW, db], [W, b]))
        # 更新迭代次数
        step += 1
        return step, W, b

    return tf.while_loop(condition, body, [step, W, b])

最后，我们可以使用while循环进行模型训练，直到达到指定的最大迭代次数或者达到要求的精度：

# 开始训练
while step < MAX_STEP:
    step, W, b = train_step()
    if step % 20 == 0:
        current_loss = loss(W * x_data + b, y_data)
        print("step:", step.numpy(), "loss:", current_loss.numpy(),"W:",W.numpy(),"b:",b.numpy())

实现效果

使用while循环实现线性回归模型的训练效果如下（其中，W表示斜率，b表示截距）：

step: 20 loss: 0.00025936121 W: 0.40619916 b: 0.08911278
step: 40 loss: 7.019826e-05 W: 0.3219586 b: 0.10427775
step: 60 loss: 6.695758e-05 W: 0.30161047 b: 0.10197943
step: 80 loss: 6.577846e-05 W: 0.30720475 b: 0.1011907
step: 100 loss: 5.718776e-05 W: 0.30411065 b: 0.100129344
step: 120 loss: 5.1943324e-05 W: 0.30060744 b: 0.0996786
step: 140 loss: 5.386256e-05 W: 0.30214125 b: 0.09891984
step: 160 loss: 4.863448e-05 W: 0.299455 b: 0.09894049
step: 180 loss: 3.650453e-05 W: 0.29931697 b: 0.10000813
step: 200 loss: 4.328572e-05 W: 0.30104968 b: 0.10079291

至此，基于TensorFlow for循环和while循环的两个示例就介绍完了。感谢阅读。