tensorflow2.0入门（2）：keras详解和回归模型构建
前言
在 TensorFlow2.0 中，推荐使用 Keras ( tf.keras ) 构建神经网络模型，因此学习tf2.0要从keras入手。
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，具有用户友好、模块化、易扩展性等特点。
1、keras详解
Keras基本结构如下：
Keras 有两个重要的部分：Model和Layer。Layer包含构成网络的函数、变量，Model包含将层连接和组织的函数和参数。
2、tf.keras基本操作
Keras基本结构如下：
（1）引入
import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers
（2）层的堆叠
model = tf.keras.Sequential()model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
通过add方式增加模型的层数，选择Dense模式，激活函数为relu。激活函数一般有：
（3）配置训练
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy, metrics=[tf.keras.metrics.categorical_accuracy])
设计好模型后，需要选择一个合适的优化器（Optimizers）对模型进行优化，tf2.0常用的优化器如下：
loss为损失函数，metrics为性能评估模块。
3、tf.keras实现线性回归
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。采用tf2.0中波士顿房价数据进行分析。
tf2.0中的datasets主要有：
波士顿房价输入为13维的因素数据，输出为房价。
CRIM：城镇人均犯罪率。
ZN：住宅用地超过 25000 sq.ft. 的比例。
INDUS：城镇非零售商用土地的比例。
CHAS：查理斯河空变量（如果边界是河流，则为1；否则为0）。
NOX：一氧化氮浓度。
RM：住宅平均房间数。
AGE：1940 年之前建成的自用房屋比例。
DIS：到波士顿五个中心区域的加权距离。
RAD：辐射性公路的接近指数。
TAX：每 10000 美元的全值财产税率。
PTRATIO：城镇师生比例。
B：1000（Bk-0.63）^ 2，其中 Bk 指代城镇中黑人的比例。
LSTAT：人口中地位低下者的比例。
MEDV：自住房的平均房价，以千美元计。
具体程序为：
import tensorflow.keras as keras
import tensorflow.keras.layers as layers
# 导入数据 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.boston_housing.load_data()
#模型构建 model = keras.Sequential([
layers.Dense(32, activation='sigmoid', input_shape=(13,)), layers.Dense(64, activation='sigmoid'), layers.Dense(32, activation='sigmoid'), layers.Dense(1)
])
# 配置模型 model.compile(optimizer=keras.optimizers.SGD(0.1), loss='mean_squared_error', # keras.losses.mean_squared_error metrics=['mse'])
#模型结构 model.summary()
#模型训练 model.fit(x_train, y_train, batch_size=50, epochs=50, validation_split=0.1, verbose=1)
#模型测试 result = model.evaluate(x_test, y_test)
print(model.metrics_names)
print(result)
模型结构为：
模型输出为：
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