使用Tensorflow的基本步骤
设置
import math
from IPython import display
from matplotlib import cm
from matplotlib import gridspec
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import metrics
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.data import Dataset
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
pd.options.display.max_rows = 10
pd.options.display.float_format = '{:.1f}'.formatmedian_house_value
调整为以千为单位，这样，模型就能够以常用范围内的学习速率较为轻松地学习这些数据。
np.random.permutation(california_housing_dataframe.index))
california_housing_dataframe["median_house_value"] /= 1000.0
california_housing_dataframe
检查数据
建议您在使用数据之前，先对它有一个初步的了解。
我们会输出关于各列的一些实用统计信息快速摘要：样本数、均值、标准偏差、最大值、最小值和各种分位数。
构建第一个模型
我们将尝试预测 median_house_value，它将是我们的标签（有时也称为目标）。我们将使用 total_rooms 作为输入特征。
注意：我们使用的是城市街区级别的数据，因此该特征表示相应街区的房间总数。
为了训练模型，我们将使用 TensorFlow Estimator API 提供的 LinearRegressor 接口。此 API 负责处理大量低级别模型搭建工作，并会提供执行模型训练、评估和推理的便利方法。
为了将我们的训练数据导入 TensorFlow，我们需要指定每个特征包含的数据类型。在本练习及今后的练习中，我们主要会使用以下两类数据：
分类数据：一种文字数据。在本练习中，我们的住房数据集不包含任何分类特征，但您可能会看到的示例包括家居风格以及房地产广告词。
数值数据：一种数字（整数或浮点数）数据以及您希望视为数字的数据。有时您可能会希望将数值数据（例如邮政编码）视为分类数据（我们将在稍后的部分对此进行详细说明）。
在 TensorFlow 中，我们使用一种称为“特征列”的结构来表示特征的数据类型。特征列仅存储对特征数据的描述；不包含特征数据本身。
一开始，我们只使用一个数值输入特征 total_rooms。以下代码会从 california_housing_dataframe 中提取 total_rooms 数据，并使用 numeric_column 定义特征列，这样会将其数据指定为数值：
my_feature = california_housing_dataframe[["total_rooms"]]
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("total_rooms")]
total_rooms 数据的形状是一维数组（每个街区的房间总数列表）。这是 numeric_column 的默认形状，因此我们不必将其作为参数传递。
median_house_value
。同样，我们可以从
california_housing_dataframe
中提取它：
targets = california_housing_dataframe["median_house_value"]
接下来，我们将使用 LinearRegressor 配置线性回归模型，并使用 GradientDescentOptimizer（它会实现小批量随机梯度下降法 (SGD)）训练该模型。learning_rate参数可控制梯度步长的大小。
注意：为了安全起见，我们还会通过 clip_gradients_by_norm 将梯度裁剪应用到我们的优化器。梯度裁剪可确保梯度大小在训练期间不会变得过大，梯度过大会导致梯度下降法失败。
my_optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.0000001)
my_optimizer = tf.contrib.estimator.clip_gradients_by_norm(my_optimizer, 5.0)
# Set a learning rate of 0.0000001 for Gradient Descent.
linear_regressor = tf.estimator.LinearRegressor(
feature_columns=feature_columns,
optimizer=my_optimizer
)
要将加利福尼亚州住房数据导入 LinearRegressor，我们需要定义一个输入函数，让它告诉 TensorFlow 如何对数据进行预处理，以及在模型训练期间如何批处理、随机处理和重复数据。
首先，我们将 Pandas 特征数据转换成 NumPy 数组字典。然后，我们可以使用 TensorFlow Dataset API 根据我们的数据构建 Dataset 对象，并将数据拆分成大小为 batch_size 的多批数据，以按照指定周期数 (num_epochs) 进行重复。
注意：如果将默认值 num_epochs=None 传递到 repeat()，输入数据会无限期重复。
然后，如果 shuffle 设置为 True，则我们会对数据进行随机处理，以便数据在训练期间以随机方式传递到模型。buffer_size 参数会指定 shuffle 将从中随机抽样的数据集的大小。
def my_input_fn(features, targets, batch_size=1, shuffle=True, num_epochs=None):
"""Trains a linear regression model of one feature.
Args:
features: pandas DataFrame of features
targets: pandas DataFrame of targets
batch_size: Size of batches to be passed to the model
shuffle: True or False. Whether to shuffle the data.
num_epochs: Number of epochs for which data should be repeated. None = repeat indefinitely
Returns:
Tuple of (features, labels) for next data batch
"""
# Convert pandas data into a dict of np arrays.
features = {key:np.array(value) for key,value in dict(features).items()}
# Construct a dataset, and configure batching/repeating
ds = Dataset.from_tensor_slices((features,targets)) # warning: 2GB limit
ds = ds.batch(batch_size).repeat(num_epochs)
# Shuffle the data, if specified
if shuffle:
ds = ds.shuffle(buffer_size=10000)
# Return the next batch of data
features, labels = ds.make_one_shot_iterator().get_next()
return features, labels未完待续