Tensorflow实战01-房屋价格预测

我不是女神ヾ 2023-02-15 03:34 93阅读 0赞

> ##### 注：学习完深度学习的基本知识后，本练习可帮助大家逐步从理论转向实战，如果对深度学习还不太了解，前先学习深度学习的基本知识以及原理 #####

###### 在这个练习中，你将尝试建立一个神经网络，根据一个简单的公式预测房价。 ######

###### 所以，试想一下，如果房屋定价像一间房子每卧室5万+5万一样简单，那么一间卧室的房子要10万，两间卧室的房子要15万等等。 ######

###### 你将如何建立一个神经网络来学习这种关系，从而预测一套7居室的房子的价格接近40万英镑等等。 ######

###### 提示：如果你降低房价，你的网络可能会更好。你不必给出答案400…最好是创建一个预测数字4的东西，然后你的答案是“数十万”等等。 ######

#### 在下方有空的地方填写代码并检验： ####

import tensorflow as tf
    import numpy as np
    from tensorflow import keras
    model = # Your Code Here#
    model.compile(# Your Code Here#)
    xs = # Your Code Here#
    ys = # Your Code Here#
    model.fit(# Your Code here#)
    print(model.predict([7.0]))

#### 参考答案： ####

import tensorflow as tf
    import numpy as np
    from tensorflow import keras
    model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
    model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
    xs = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], dtype=float)
    ys = np.array([1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5], dtype=float)
    model.fit(xs, ys, epochs=1000)
    print(model.predict([7.0]))

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