使用tensorflow实现线性svm资源-CSDN文库

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使用使用tensorflow实现线性实现线性svm

本文实例为大家分享了tensorflow实现线性svm的具体代码，供大家参考，具体内容如下

简单方法：

import tensorflow as tf

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

def placeholder_input():

x=tf.placeholder('float',shape=[None,2],name='x_batch')

y=tf.placeholder('float',shape=[None,1],name='y_batch')

return x,y

def get_base(_nx, _ny):

_xf = np.linspace(x_min, x_max, _nx)

_yf = np.linspace(y_min, y_max, _ny)

xf1, yf1 = np.meshgrid(_xf, _yf)

n_xf,n_yf=np.hstack((xf1)),np.hstack((yf1))

return _xf, _yf,np.c_[n_xf.ravel(), n_yf.ravel()] x_data=np.load('x.npy')

y1=np.load('y.npy')

y_data=np.reshape(y1,[200,1])

step=10000

tol=1e-3

x,y=placeholder_input()

w = tf.Variable(np.ones([2,1]), dtype=tf.float32, name="w_v")

b = tf.Variable(0., dtype=tf.float32, name="b_v")

y_pred =tf.matmul(x,w)+b

y_predict =tf.sign( tf.matmul(x,w)+b )

# cost = ∑_(i=1)^N max⁡(1-y_i⋅(w⋅x_i+b),0)+1/2 + 0.5 * ‖w‖^2

cost = tf.nn.l2_loss(w)+tf.reduce_sum(tf.maximum(1-y*y_pred,0))

train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.01).minimize(cost)

with tf.Session() as sess:

sess.run(tf.global_variables_initializer())

for i in range(step):

sess.run(train_step,feed_dict={x:x_data,y:y_data})

y_p,y_p1,loss,w_value,b_value=sess.run([y_predict,y_pred,cost,w,b],feed_dict={x:x_data,y:y_data})

x_min, y_min = np.minimum.reduce(x_data,axis=0) -2

x_max, y_max = np.maximum.reduce(x_data,axis=0) +2

xf, yf , matrix_= get_base(200, 200)

#xy_xf, xy_yf = np.meshgrid(xf, yf, sparse=True)

z=np.sign(np.matmul(matrix_,w_value)+b_value).reshape((200,200))

plt.pcolormesh(xf, yf, z, cmap=plt.cm.Paired)

for i in range(200):

if y_p[i,0]==1.0:

plt.scatter(x_data[i,0],x_data[i,1],color='r')

else:

plt.scatter(x_data[i,0],x_data[i,1],color='g')

plt.axis([x_min,x_max,y_min ,y_max])

#plt.contour(xf, yf, z)

plt.show()

进阶：

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