Aula 03 – Tensor Flow – Redes Neurais no Colab

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Para aula prática, vamos utilizar o google colab.

Continuação do código

 build_net()

A função build_net() recebe como parâmetro a quantidade de features e classes usadas no problema.

Nesse caso, tanto a quantidade de features quanto a de classes são iguais a 2.


def build_net(n_features , n_classes):
  # Placeholders
  # shape=[None] indica que o batch pode ser de qualquer tamanho
  X_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.float32 , shape=[None , n_features])
  Y_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.int64 , shape=[None])
  # X_placeholder é camada de entrada da rede
  # Y_placeholder é o vetor que contém os labels do dataset
  # eles serão utilizados para comparação com a saída da rede.

  #camada oculta
  #O segundo argumento (100) é o número de neurônios / nós da camada.
  layer1 = tf.layers.dense(X_placeholder , 100, activation=tf.nn.relu)

  #camada de saída
  out = tf.layers.dense(layer1 , n_classes , name="output")

  #adaptando o vetor Y para o modelo One−Hot Label
  one_hot = tf.one_hot(Y_placeholder , depth=n_classes)
  # O vetor de labels, o Y_placeholder, é convertido para o formato OneHot 
  # (por exemplo,  a label 0 se torna o vetor [1,0] e o label 1 se torna 
  # o vetor [0,1]), dessa forma é possível a comparação com a saída da rede.

  #função de perda/custo/erro
  loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(onehot_labels=one_hot , logits=out)
  # a função Entropia Cruzada é usada em conjunto com uma camada softmax
  # logits são os valores a serem usados ​​como entrada para softmax
  # Logit é uma função que mapeia probabilidades [0, 1]para [-inf, +inf].
  # Softmax é uma função que mapeia [-inf, +inf] para [0, 1] semelhante à sigmóide. 
  # Estamos aplicando a função softmax aos números logit para normalizá-los.

  #otimizador
  opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate =0.07). minimize(loss)
  # quanto menor o learning_rate mais demorado

  #classe do exemplo
  softmax = tf.nn.softmax(out)
  class_ = tf.argmax(softmax, 1)
  # tensores que classificam um exemplo de entrada da rede
  # argmax retorna o índice com o maior valor entre os eixos de um tensor

  # Acurácia
  compare_prediction = tf.equal(class_ , Y_placeholder)
  # equal retorna o valor true de (x == y).
  accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(compare_prediction , tf.float32))
  # reduce_mean calcula a média dos elementos nas dimensões de um tensor.
  return X_placeholder , Y_placeholder , loss , opt, class_ , accuracy
  # tensores que calculam a acurácia da rede

Em seguida a sessão é iniciada, ela obtém o número de features e carrega o modelo.


#iniciando a sessão
sess = tf.InteractiveSession()
#numero de classes do problema
num_classes = 2
#obtendo o número de features
n_features = dataset_X.shape[1]

#carregando o modelo
X_placeholder , Y_placeholder , loss , opt, class_ , accuracy = build_net(n_features ,num_classes)
#inicializando as variáveis
sess.run(tf.global_variables_initializer())

draw_separator

Função que desenha o separador das classes


def draw_separator(X, Y, sess, X_placeholder, class_):
    x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.3 , X[:, 0].max() + 0.3
    y_min, y_max = X[:, 1].min() - 0.3 , X[:, 1].max() + 0.3
    h = 0.01
    xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),
                     np.arange(y_min, y_max, h))

    # class_ são as classes retornadas pela argmax
    Z = sess.run(class_, feed_dict={X_placeholder:np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()] }) 

    # Coloca o resultado em um gráfico de cores
    Z = Z.reshape(xx.shape)
    plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral)
    plt.axis('on')

    # Plota também os pontos de treinamento
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=40, c=Y, cmap=plt.cm.Spectral)

Número de épocas

O código a seguir define o número de épocas no treinamento da rede, um laço executa o treinamento da rede mil vezes (mil épocas) usando todo o dataset.

Obs.

Como o tamanho do dataset, neste exemplo, é pequeno, o método de dividir o dataset em lotes não é usado.


#definindo o numero de épocas
epochs = 1000
for i in range(epochs):
  #treinamento (OBS: mini−batch não usado por causa do tamanho pequeno do dataset)
  sess.run(opt, feed_dict={X_placeholder: dataset_X , Y_placeholder: dataset_Y})

  #a cada 100 épocas o erro é impresso
  if i % 100 == 0:
    erro_train = sess.run(loss , feed_dict={X_placeholder: dataset_X, Y_placeholder: dataset_Y})
    print("O erro na epoca", i,":", erro_train)

# calculando a acurácia
acc = sess.run(accuracy , feed_dict={X_placeholder: dataset_X, Y_placeholder: dataset_Y})
print("accuracia do modelo:", acc)
# O feed_dict define um valor para o tensor
cla = sess.run(class_ , feed_dict={X_placeholder: dataset_X[:1]})
print("a classe do ponto", dataset_X[:1], "e:", cla)

# desenhando o separador
draw_separator(dataset_X , dataset_Y , sess , X_placeholder , class_)

Ficamos por aqui e até a próxima.

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Obrigado, até a próxima e bons estudos. 😉

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