多層ニューラルネットワークの作成②

前回できなかったからリベンジ

#必要なものをインポート

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import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
import os
import numpy as np
import requests
import time

データをダウンロードしデータファイルを作成

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birth_weight_file = 'birth_weight.csv'
if not os.path.exists(birth_weight_file):
    birthdata_url = 'https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook/raw/master/01_Introduction/07_Working_with_Data_Sources/birthweight_data/birthweight.dat'
    birth_file = requests.get(birthdata_url)
    birth_data = birth_file.text.split('\r\n')
    birth_header = birth_data[0].split('\t')
    birth_data = [[float(x) for x in y.split('\t') if len(x) >= 1] 
                  for y in birth_data[1:] if len(y) >= 1]
    with open(birth_weight_file, "w") as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerows([birth_header])
        writer.writerows(birth_data)
        f.close()

birth weight dataをメモリに読み込む

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birth_data = []
with open(birth_weight_file, newline='') as csvfile:
    csv_reader = csv.reader(csvfile)
    birth_header = next(csv_reader)
    for row in csv_reader:
        birth_data.append(row)

birth_data = [[float(x) for x in row] for row in birth_data]

目的変数を抽出

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y_vals = np.array([x[8] for x in birth_data])

7つの特徴量を入力

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cols_of_interest = ['AGE', 'LWT', 'RACE', 'SMOKE', 'PTL', 'HT', 'UI']

予測変数を抽出

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x_vals = np.array([[x[ix] for ix, feature in enumerate(birth_header) 
    if feature in cols_of_interest] for x in birth_data])

グラフセッションを作成

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sess = tf.Session()
seed = 3
tf.set_random_seed(seed)
np.random.seed(seed)
batch_size = 100

データセットをtrainとtestで80:20で分割

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train_indices = np.random.choice(len(x_vals), round(len(x_vals)*0.8), replace=False)
test_indices = np.array(list(set(range(len(x_vals))) - set(train_indices)))
x_vals_train = x_vals[train_indices]
x_vals_test = x_vals[test_indices]
y_vals_train = y_vals[train_indices]
y_vals_test = y_vals[test_indices]

Normalize by column (min-max norm to be between 0 and 1)/min-maxスケーリングを使って入力特徴量を0~1の値で正規化

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def normalize_cols(m):
    col_max = m.max(axis=0)
    col_min = m.min(axis=0)
    return (m - col_min) / (col_max - col_min)
x_vals_train = np.nan_to_num(normalize_cols(x_vals_train))
x_vals_test = np.nan_to_num(normalize_cols(x_vals_test))

重みとバイアスを初期化する変数の作成,stddev=標準偏差

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def init_weight(shape, st_dev):
    weight = tf.Variable(tf.random_normal(shape, stddev=st_dev))
    return(weight)

def init_bias(shape, st_dev):
    bias = tf.Variable(tf.random_normal(shape, stddev=st_dev))
    return(bias)

プレースホルダーの作成、shape=7:7つの入力特徴量　shape=1:出生体重

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x_data = tf.placeholder(shape=[None, 7], dtype=tf.float32)
y_target = tf.placeholder(shape=[None, 1], dtype=tf.float32)

# Create a fully connected layer:relu関数はｘが負のとき0,正の時xの値を取る
def fully_connected(input_layer, weights, biases):
    layer = tf.add(tf.matmul(input_layer, weights), biases)
    return tf.nn.relu(layer)

1つ目の層(25個のノードを持つ隠れ層)を作成

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weight_1 = init_weight(shape=[7, 25], st_dev=10.0)
bias_1 = init_bias(shape=[25], st_dev=10.0)
layer_1 = fully_connected(x_data, weight_1, bias_1)

2つ目の層(10個のノードを持つ隠れ層)を作成

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weight_2 = init_weight(shape=[25, 10], st_dev=10.0)
bias_2 = init_bias(shape=[10], st_dev=10.0)
layer_2 = fully_connected(layer_1, weight_2, bias_2)

3つ目の層(3個のノードを持つ隠れ層)を作成

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weight_3 = init_weight(shape=[10, 3], st_dev=10.0)
bias_3 = init_bias(shape=[3], st_dev=10.0)
layer_3 = fully_connected(layer_2, weight_3, bias_3)

出力層(1個の出力)を作成

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weight_4 = init_weight(shape=[3, 1], st_dev=10.0)
bias_4 = init_bias(shape=[1], st_dev=10.0)
final_output = fully_connected(layer_3, weight_4, bias_4)

損失関数を作成

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loss = tf.reduce_mean(tf.abs(y_target - final_output))

#tensorboardで見る為に加えたもの

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with tf.name_scope('summary'):
    tf.summary.scalar('loss', loss)
    merged = tf.summary.merge_all()
    writer = tf.summary.FileWriter('./logs', sess.graph)

最適化を作成

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my_opt = tf.train.AdamOptimizer(0.05)
train_step = my_opt.minimize(loss)

変数を初期化

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init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)

#計算開始時間

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t1 = time.time()

損失ベクトルを初期化

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loss_vec = []
test_loss = []
for i in range(200):
    # バッチを選択するためのインデックスをランダムに選択    
    rand_index = np.random.choice(len(x_vals_train), size=batch_size)
    # ランダムな値でバッチを取得
    rand_x = x_vals_train[rand_index]
    rand_y = np.transpose([y_vals_train[rand_index]])
    #トレーニングステップを実行
    sess.run(train_step, feed_dict={x_data: rand_x, y_target: rand_y})

    #トレーニングセットの損失値を保存
    temp_loss = sess.run(loss, feed_dict={x_data: rand_x, y_target: rand_y})
    loss_vec.append(temp_loss)
    
    # テストセットの損失値を保存
    test_temp_loss = sess.run(loss, feed_dict={x_data: x_vals_test, y_target: np.transpose([y_vals_test])})
    test_loss.append(test_temp_loss)
    if (i+1) % 25 == 0:
        print('Generation: ' + str(i+1) + '. Loss = ' + str(temp_loss))

#計算終了時間

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t2 = time.time()

損失値をplot

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plt.plot(loss_vec, 'k-', label='Train Loss')
plt.plot(test_loss, 'r--', label='Test Loss')
plt.title('Loss (MSE) per Generation')
plt.legend(loc='upper right')
plt.xlabel('Generation')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

正解率のモデル

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actuals = np.array([x[0] for x in birth_data])
test_actuals = actuals[test_indices]
train_actuals = actuals[train_indices]
test_preds = [x[0] for x in sess.run(final_output, feed_dict={x_data: x_vals_test})]
train_preds = [x[0] for x in sess.run(final_output, feed_dict={x_data: x_vals_train})]
test_preds = np.array([1.0 if x < 2500.0 else 0.0 for x in test_preds])
train_preds = np.array([1.0 if x < 2500.0 else 0.0 for x in train_preds])

正解率を出力

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test_acc = np.mean([x == y for x, y in zip(test_preds, test_actuals)])
train_acc = np.mean([x == y for x, y in zip(train_preds, train_actuals)])
print('On predicting the category of low birthweight from regression output (<2500g):')
print('Test Accuracy: {}'.format(test_acc))
print('Train Accuracy: {}'.format(train_acc))

#計算処理時間

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elapsed_time = t2-t1
print(f"経過時間：{elapsed_time}")

#出力結果

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Generation: 25. Loss = 5622.841
Generation: 50. Loss = 2633.468
Generation: 75. Loss = 2492.912
Generation: 100. Loss = 2275.6975
Generation: 125. Loss = 2089.1477
Generation: 150. Loss = 2178.2175
Generation: 175. Loss = 2027.2734
Generation: 200. Loss = 2271.147
On predicting the category of low birthweight from regression output (<2500g):
Test Accuracy: 0.39473684210526316
Train Accuracy: 0.5364238410596026
経過時間：0.39993739128112793

やっとできた！何でできなかったとか精度の工夫した結果とはまた次回のせます
ねむい