谦虚且进步 2022-12-07 11:13 采纳率: 90%
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神经网络的输出可以是一个tensor吗?

如果我使用神经网络做回归,但是y并不是一个标量scalar,而是一个2d的tensor矩阵或者是其他维度和形状的tensor,可以把这种tensor作为gt值进行训练吗,怎么实现呢

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  • ShowMeAI 2022-12-07 13:55
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    下面是一个使用 TensorFlow 2 的简单神经网络来做4维y回归的示例代码:

    首先,需要导入需要的库:

    import tensorflow as tf
    from tensorflow import keras
    

    然后,需要准备输入数据。这些数据应该包含至少一个特征值(如身高、体重等)和一个回归值。下面是一个示例数据集:

    # 输入数据
    x_train = [
        [1, 2, 3, 4],
        [2, 3, 4, 5],
        [3, 4, 5, 6],
        [4, 5, 6, 7]
    ]
    
    # 目标值
    y_train = [
        [1, 2, 3, 4],
        [2, 3, 4, 5],
        [3, 4, 5, 6],
        [4, 5, 6, 7]
    ]
    

    接下来,可以使用Keras构建网络。这里示例代码使用了一个简单的网络,包含两个全连接层。

    # 构建网络
    model = keras.Sequential()
    model.add(keras.layers.Dense(32, input_dim=4, activation='relu'))
    model.add(keras.layers.Dense(32, activation='relu'))
    model.add(keras.layers.Dense(4, activation='linear'))
    

    最后,可以使用编译和训练来拟合模型:

    # 编译模型
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    
    # 训练模型
    model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=10)
    
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