1.4 單層神經網絡實現鳶尾花分類

1.4.1 使用TensorFlow實現鳶尾花分類

1.實驗目標

（1）理解神經網絡模型的構建方式及多分類模型處理操作方式。

（2）使用TensorFlow完成神經網絡的編寫。

（3）模型運算過程中的參數處理。

2.實驗環境

使用TensorFlow實現的實驗環境如表1.1所示。

3.實驗步驟

創建tensorflow_iris.py文件，并按照以下步驟編寫代碼完成本次實驗。

1）數據處理

導入所需TensorFlow庫，加載鳶尾花數據集并進行處理。

2）模型構建

此步驟包含模型的構建、配置及訓練。

3）訓練過程評估

在終端輸入以下命令運行本實驗。

輸出內容較多，部分結果顯示如下。

從以上結果可看出，模型的準確率約為97%，訓練效果優異。TensorFlow訓練損失和測試損失可視化效果圖如圖1.12所示。由圖1.12可以看出，訓練損失和測試損失幾乎沒有差距，模型未出現過擬合問題。