# IrisRecognition
## 简介
> 该脚本为[鸢尾花分类](https://www.kaggle.com/uciml/iris)的“深度”神经网络分类器`demo`
## 测试环境
> 操作系统：win10
>
> python:3.6.8
>
> tensorflow:1.12.0 GPU version
## 操作步骤
> 1.加载数据
>
> 使用pandas读取训练集及测试集所在CSV文件中的数据
>
> 2.创建特征列并定义分类器网络结构
>
>此处隐含层结构为[10,20,10]
>
> 3.训练模型
>
>此处batch_size为120(一次性训练) steps为1000
>
> 4.测试模型
## 测试结果(随机抽取一次运行结果)
> 'accuracy': 0.96666664,
>
> 'average_loss': 0.08288006,
>
> 'loss': 2.4864018,
>
> 'global_step': 3000
## 数据来源
> http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv
>
> http://download.tensorflow.org/data/iris_test.csv
## 参考文献
> 1.[Tensorflow-iris-案例教程-零基础-机器学习](https://www.jianshu.com/p/b86c020747f9)
>
> 2.[Estimator 的数据集](https://www.tensorflow.org/guide/datasets_for_estimators)
一个鸢尾花分类的TF demo.zip
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2024-04-02
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An iris plants recognition demo using tensorflow（一个鸢尾花分类的TF demo）.zip （17个子文件） 
content 
1.py 4KB iris_training.csv 2KB LICENSE 1KB iris_test.csv 573B output checkpoint 130B graph.pbtxt 375KB model.ckpt-1000.data-00000-of-00002 8B model.ckpt-0.data-00000-of-00002 8B model.ckpt-1000.meta 166KB model.ckpt-1000.data-00001-of-00002 4KB model.ckpt-0.meta 166KB model.ckpt-1000.index 715B model.ckpt-0.data-00001-of-00002 4KB events.out.tfevents.1550826842.DESKTOP-78IK7RC 597KB eval events.out.tfevents.1550826848.DESKTOP-78IK7RC 221KB model.ckpt-0.index 715B README.md 1013B资源评论
