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TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（一）

article 2025/2/2 21:21:49

TensorFlow 实现神经网络模型来进行摄氏度到华氏度的转换，可以将其作为一个回归问题来处理。我们可以通过神经网络来拟合这个简单的转换公式。

1. 数据准备与预处理

2. 构建模型

3. 编译模型

4. 训练模型

5. 评估模型

6. 模型应用与预测

7. 保存与加载模型

8. 完整代码

1. 数据准备与预处理

你提供了摄氏度和华氏度的数据，并进行了标准化。标准化是为了使数据适应神经网络的训练，因为标准化可以加快训练过程并提高模型性能。

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 温度数据：摄氏度到华氏度的转换
celsius = np.array([-50,-40, -10, 0, 8, 22, 35, 45, 55, 65, 75, 95], dtype=float)
fahrenheit = np.array([-58.0,-40.0,14.0,32.0,46.4,71.6,95.0,113.0,131.0,149.0,167.0,203.0], dtype=float)

# 数据标准化：计算均值和标准差
celsius_mean = np.mean(celsius)
celsius_std = np.std(celsius)

fahrenheit_mean = np.mean(fahrenheit)
fahrenheit_std = np.std(fahrenheit)

# 标准化输入和输出数据
celsius_normalized = (celsius - celsius_mean) / celsius_std
fahrenheit_normalized = (fahrenheit - fahrenheit_mean) / fahrenheit_std

2. 构建模型

在构建模型时，使用了一个简单的神经网络结构。神经网络包含了一个隐藏层和一个输出层。隐藏层使用了ReLU激活函数，输出层使用了线性激活函数，适合回归任务。

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    # 隐藏层，增加神经元数量，激活函数使用 ReLU
    tf.keras.layers.Dense(16, input_dim=1, activation='relu'),
    # 输出层，线性激活函数用于回归任务
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
])

3. 编译模型

选择了Adam优化器，它在处理回归任务时表现较好，损失函数使用均方误差（MSE），这是回归问题中常用的损失函数。

# 编译模型，使用 Adam 优化器和均方误差损失函数
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mean_squared_error')

4. 训练模型

模型通过 fit() 方法进行训练，设置训练轮数（epochs）为5000轮。根据数据的复杂性和模型的表现，增加训练轮数可以帮助模型更好地收敛。

# 训练模型，设置训练轮数（epochs）增加到5000
model.fit(celsius_normalized, fahrenheit_normalized, epochs=5000)

5. 评估模型

训练完成后，你可以对模型进行评估。这里使用了一个测试集（test_celsius），并通过预测得到标准化的结果，然后将其恢复为原始的华氏度值。

# 测试模型
test_celsius = np.array([0, 20, 100], dtype=float)
test_celsius_normalized = (test_celsius - celsius_mean) / celsius_std
predictions_normalized = model.predict(test_celsius_normalized)

# 将预测结果从标准化值恢复到原始华氏度范围
predictions = predictions_normalized * fahrenheit_std + fahrenheit_mean

6. 模型应用与预测

最后，你可以输出预测的华氏度值。模型会对每个输入的摄氏度值返回预测的华氏度

# 输出预测结果
print("预测华氏度：")
for c, f in zip(test_celsius, predictions):
    print(f"{c} 摄氏度 => {f[0]} 华氏度")

7. 保存与加载模型

保存模型可以让你在之后加载并进行预测而不需要重新训练。在TensorFlow中，你可以使用 model.save() 来保存模型，使用 tf.keras.models.load_model() 来加载模型。

# 保存模型
model.save('temperature_conversion_model.h5')

# 加载模型
loaded_model = tf.keras.models.load_model('temperature_conversion_model.h5')

8. 完整代码

最终的完整代码如下：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 温度数据：摄氏度到华氏度的转换
celsius = np.array([-50,-40, -10, 0, 8, 22, 35, 45, 55, 65, 75, 95], dtype=float)
fahrenheit = np.array([-58.0,-40.0,14.0,32.0,46.4,71.6,95.0,113.0,131.0,149.0,167.0,203.0], dtype=float)

# 数据标准化：计算均值和标准差
celsius_mean = np.mean(celsius)
celsius_std = np.std(celsius)

fahrenheit_mean = np.mean(fahrenheit)
fahrenheit_std = np.std(fahrenheit)

# 标准化输入和输出数据
celsius_normalized = (celsius - celsius_mean) / celsius_std
fahrenheit_normalized = (fahrenheit - fahrenheit_mean) / fahrenheit_std

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    # 隐藏层，增加神经元数量，激活函数使用 ReLU
    tf.keras.layers.Dense(16, input_dim=1, activation='relu'),
    # 输出层，线性激活函数用于回归任务
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
])

# 编译模型，使用 Adam 优化器和均方误差损失函数
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mean_squared_error')

# 训练模型，设置训练轮数（epochs）增加到5000
model.fit(celsius_normalized, fahrenheit_normalized, epochs=5000)

# 测试模型
test_celsius = np.array([0, 20, 100], dtype=float)
test_celsius_normalized = (test_celsius - celsius_mean) / celsius_std
predictions_normalized = model.predict(test_celsius_normalized)

# 将预测结果从标准化值恢复到原始华氏度范围
predictions = predictions_normalized * fahrenheit_std + fahrenheit_mean

# 输出预测结果
print("预测华氏度：")
for c, f in zip(test_celsius, predictions):
    print(f"{c} 摄氏度 => {f[0]} 华氏度")

# 保存模型
model.save('temperature_conversion_model.h5')

# 加载模型
loaded_model = tf.keras.models.load_model('temperature_conversion_model.h5')