本节涉及点：
- 从命令行参数读取需要预测的数据
- 从文件中读取数据进行预测
- 从任意字符串中读取数据进行预测
一、从命令行参数读取需要预测的数据
训练神经网络是让神经网络具备可用性，真正使用神经网络时，需要对新的输入数据进行预测，
这些输入数据 不像训练数据那样是有目标值（标准答案），而是需要通过神经网络计算来获得预测的结果。
通过命令行参数输入数据：
import numpy as np import sys predictData = None argt = sys.argv[1:] # 获取命令行参数后循环判断每一个参数，并寻找是否有以“-predict=” 为开始的字符串 # 使用成员函数 startswith 判断是否以另一个指定的字符串开头 # 如果有，去掉 "-predict=" 这个前缀，只取后面剩余的字符串 # tmpStr = v[len("-predict=")] 作用是让 tmpStr 等于命令行参数v 去掉开头 "-predict=" 后的字符 # len() 的作用是 获得任意字符串的长度 # 使用 numpy包中的 fromstring 函数，把 tmpStr 中字符串转换为一个数组 for v in argt: if v.startswith("-predict="): tmpStr = v[len("-predict="):] #注意这里使用了切片 print("tmpStr: %s" % tmpStr) predictData = np.fromstring(tmpStr, dtype=np.float32, sep=",") print("predictData: %s" % predictData)
运行结果如下：
使用 Anaconda 执行该程序：
# numpy 字符串转变为数组函数 np.fromstring(tmpStr,dtype=np.float32,sep=",")
是指将字符串 tmpStr，以字符 "," 为分隔符，转换为数组内数据项的数据类型是 float32 的数组
调用训练好的神经网络进行预测：
import tensorflow as tf import numpy as np import random import os import sys ifRestartT = False predictData = None argt = sys.argv[1:] for v in argt: if v == "-restart": ifRestartT = True if v.startswith("-predict="): tmpStr = v[len("-predict="):] predictData = np.fromstring(tmpStr, dtype=np.float32, sep=",") print("predictData: %s" % predictData) trainResultPath = "./save/idcard2" random.seed() x = tf.placeholder(tf.float32) yTrain = tf.placeholder(tf.float32) w1 = tf.Variable(tf.random_normal([4, 8], mean=0.5, stddev=0.1), dtype=tf.float32) b1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32) xr = tf.reshape(x, [1, 4]) n1 = tf.nn.tanh(tf.matmul(xr, w1) + b1) w2 = tf.Variable(tf.random_normal([8, 2], mean=0.5, stddev=0.1), dtype=tf.float32) b2 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32) n2 = tf.matmul(n1, w2) + b2 y = tf.nn.softmax(tf.reshape(n2, [2])) loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - yTrain)) optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(0.01) train = optimizer.minimize(loss) sess = tf.Session() if ifRestartT: print("force restart...") sess.run(tf.global_variables_initializer()) elif os.path.exists(trainResultPath + ".index"): print("loading: %s" % trainResultPath) tf.train.Saver().restore(sess, save_path=trainResultPath) else: print("train result path not exists: %s" % trainResultPath) sess.run(tf.global_variables_initializer()) if predictData is not None: result = sess.run([x, y], feed_dict={x: predictData}) print(result[1]) print(y.eval(session=sess, feed_dict={x: predictData})) #第二种 输出神经网络计算结果的方法，解释见下 sys.exit(0) # 终止程序
# 如果 predictData 的数据 是 “None” ，则继续训练
# 否则说明已经从命令行参数中读取了需要预测的数据，那么就调用神经网络进行预测，输出结果 结束程序
lossSum = 0.0 for i in range(5): xDataRandom = [int(random.random() * 10), int(random.random() * 10), int(random.random() * 10), int(random.random() * 10)] if xDataRandom[2] % 2 == 0: yTrainDataRandom = [0, 1] else: yTrainDataRandom = [1, 0] result = sess.run([train, x, yTrain, y, loss], feed_dict={x: xDataRandom, yTrain: yTrainDataRandom}) lossSum = lossSum + float(result[len(result) - 1]) print("i: %d, loss: %10.10f, avgLoss: %10.10f" % (i, float(result[len(result) - 1]), lossSum / (i + 1))) if os.path.exists("save.txt"): os.remove("save.txt") print("saving...") tf.train.Saver().save(sess, save_path=trainResultPath) resultT = input('Would you like to save? (y/n)') if resultT == "y": print("saving...") tf.train.Saver().save(sess, save_path=trainResultPath)
print(y.eval(session=sess, feed_dict={x: predictData}))
直接调用张量 y 的 eval 函数，并在命名参数 session 中传入 会话对象 sess，在命名参数 feed_dict 中传入需要预测的输入数据，就可以得到y 的计算结果
注意： 用神经网络计算，不需要传入目标值 yTrain ，也不需要在 sess.run 函数的结果数组中指定训练变量 trian
二、从文件中读取数据进行预测
假设在 程序执行目录下有此文件 ：
import tensorflow as tf import numpy as np import random import os import sys ifRestartT = False predictData = None argt = sys.argv[1:] # 同样，先获取命令行参数，从前忘后遍历，如果有 “-file=” ，会从该参数指定的文件中读取数据 # 读取数据后放进 predictData 中，但此时， predictData 会是一个二维数组，其中每一行代表文件中的一行数据 # 为了保持一致，我们把用命令行参数 "-predict=" 指定的预测输入数据也套上了一个方括号变成二维数组【虽然只有一行】 # 使用 predictData.shape[0] 获取二维数组的行数 # 因为数组的形态本身也是一个数组，其中下标为 0 的数字代表了它的行数 for v in argt: if v == "-restart": ifRestartT = True if v.startswith("-file="): tmpStr = v[len("-file="):] print(tmpStr) predictData = np.loadtxt(tmpStr, dtype=np.float32, delimiter=",") predictRowCount = predictData.shape[0] print("predictRowCount: %s" % predictRowCount) if v.startswith("-predict="): tmpStr = v[len("-predict="):] predictData = [np.fromstring(tmpStr, dtype=np.float32, sep=",")] print("predictData: %s" % predictData) trainResultPath = "./save/idcard2" random.seed() x = tf.placeholder(tf.float32) yTrain = tf.placeholder(tf.float32) w1 = tf.Variable(tf.random_normal([4, 8], mean=0.5, stddev=0.1), dtype=tf.float32) b1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32) xr = tf.reshape(x, [1, 4]) n1 = tf.nn.tanh(tf.matmul(xr, w1) + b1) w2 = tf.Variable(tf.random_normal([8, 2], mean=0.5, stddev=0.1), dtype=tf.float32) b2 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32) n2 = tf.matmul(n1, w2) + b2 y = tf.nn.softmax(tf.reshape(n2, [2])) loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - yTrain)) optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(0.01) train = optimizer.minimize(loss) sess = tf.Session() if ifRestartT: print("force restart...") sess.run(tf.global_variables_initializer()) elif os.path.exists(trainResultPath + ".index"): print("loading: %s" % trainResultPath) tf.train.Saver().restore(sess, save_path=trainResultPath) else: print("train result path not exists: %s" % trainResultPath) sess.run(tf.global_variables_initializer()) if predictData is not None: for i in range(predictRowCount): print(y.eval(session=sess, feed_dict={x: predictData[i]})) sys.exit(0) # 用一个循环，把 predictData 中的所有行的数据都输入神经网络中计算一边，最后输出结果 lossSum = 0.0 for i in range(500000): xDataRandom = [int(random.random() * 10), int(random.random() * 10), int(random.random() * 10), int(random.random() * 10)] if xDataRandom[2] % 2 == 0: yTrainDataRandom = [0, 1] else: yTrainDataRandom = [1, 0] result = sess.run([train, x, yTrain, y, loss], feed_dict={x: xDataRandom, yTrain: yTrainDataRandom}) lossSum = lossSum + float(result[len(result) - 1]) print("i: %d, loss: %10.10f, avgLoss: %10.10f" % (i, float(result[len(result) - 1]), lossSum / (i + 1))) if os.path.exists("save.txt"): os.remove("save.txt") print("saving...") tf.train.Saver().save(sess, save_path=trainResultPath) resultT = input('Would you like to save? (y/n)') if resultT == "y": print("saving...") tf.train.Saver().save(sess, save_path=trainResultPath)
就可以 程序从 data2.txt 中获取了数据并转换成为一个二维数组，神经网络载入训练的过程数据后，根据当时的可变参数取值对每一行数据进行了预测
三、从任意字符串中读取数据进行预测
[[1,2,3,4],[2,4,6,8],[5,6,1,2],[7,9,0,3]]
上方是 python 中定义数组的写法，那么可以用 python 提到的 eval 函数把这个 字符串转换成为想要的数组类型。
假设有一个文本文件，data3.txt 且 有且仅有 上述字符串作为文件内容，编程实现，从文件中读取数据进行预测 ：
import tensorflow as tf import numpy as np import random import os import sys ifRestartT = False predictData = None argt = sys.argv[1:] # 如果制定了命令行参数 "-datafile=”，程序就从指定的文件中读取文件的全部内容 # 也就是把文件中的内容作为一个大字符串整个读进变量 fileStr 中 # open 函数是 python 中用于打开指定位置文件的函数，会返回一个文件对象 # 调用该文件对象的 read 函数，就可以把文本文件的内容都读进来 # 再调用 eval 函数把这个字符串转换为 python 的数据对象 # 这里，python 会把它转换成一个 list 对象，直接用 numpy 的 array 函数就可以把它转换为数组 for v in argt: if v == "-restart": ifRestartT = True if v.startswith("-file="): tmpStr = v[len("-file="):] predictData = np.loadtxt(tmpStr, dtype=np.float32, delimiter=",") predictRowCount = predictData.shape[0] print("predictRowCount: %s" % predictRowCount) if v.startswith("-dataFile="): tmpStr = v[len("-dataFile="):] fileStr = open(tmpStr).read() predictData = np.array(eval(fileStr)) predictRowCount = predictData.shape[0] print("predictRowCount: %s" % predictRowCount) if v.startswith("-predict="): tmpStr = v[len("-predict="):] predictData = [np.fromstring(tmpStr, dtype=np.float32, sep=",")] print("predictData: %s" % predictData) trainResultPath = "./save/idcard2" random.seed() x = tf.placeholder(tf.float32) yTrain = tf.placeholder(tf.float32) w1 = tf.Variable(tf.random_normal([4, 8], mean=0.5, stddev=0.1), dtype=tf.float32) b1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32) xr = tf.reshape(x, [1, 4]) n1 = tf.nn.tanh(tf.matmul(xr, w1) + b1) w2 = tf.Variable(tf.random_normal([8, 2], mean=0.5, stddev=0.1), dtype=tf.float32) b2 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32) n2 = tf.matmul(n1, w2) + b2 y = tf.nn.softmax(tf.reshape(n2, [2])) loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - yTrain)) optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(0.01) train = optimizer.minimize(loss) sess = tf.Session() if ifRestartT: print("force restart...") sess.run(tf.global_variables_initializer()) elif os.path.exists(trainResultPath + ".index"): print("loading: %s" % trainResultPath) tf.train.Saver().restore(sess, save_path=trainResultPath) else: print("train result path not exists: %s" % trainResultPath) sess.run(tf.global_variables_initializer()) if predictData is not None: for i in range(predictRowCount): print(y.eval(session=sess, feed_dict={x: predictData[i]})) sys.exit(0) lossSum = 0.0 for i in range(500000): xDataRandom = [int(random.random() * 10), int(random.random() * 10), int(random.random() * 10), int(random.random() * 10)] if xDataRandom[2] % 2 == 0: yTrainDataRandom = [0, 1] else: yTrainDataRandom = [1, 0] result = sess.run([train, x, yTrain, y, loss], feed_dict={x: xDataRandom, yTrain: yTrainDataRandom}) lossSum = lossSum + float(result[len(result) - 1]) print("i: %d, loss: %10.10f, avgLoss: %10.10f" % (i, float(result[len(result) - 1]), lossSum / (i + 1))) if os.path.exists("save.txt"): os.remove("save.txt") print("saving...") tf.train.Saver().save(sess, save_path=trainResultPath) resultT = input('Would you like to save? (y/n)') if resultT == "y": print("saving...") tf.train.Saver().save(sess, save_path=trainResultPath)
执行程序：
当然，这里的格式也符合网络间传递数据的最常用的格式之一： JSON