本文是为了初步接触神经网络结构的代码及解释，利用tensorflow实现
整体架构：
1、先准备数据集，并拆分数据集，模拟人类认识过程，将数据集做乱序处理
2、准备网络参数，并建立网络结构
3、开始训练过程，
4、开始验证过程
5、实现准确率acc和损失loss的可视化
一、数据集的处理及了解数据集
代码如下：
#导入所需模块
from sklearn import datasets
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
#数据集是从sklearn的datasets下载的
x_data =datasets.load_iris().data
y_data =datasets.load_iris().target
print("x_data from datasets:\n",x_data)
print("y_data from datasets:\n",y_data)
#为了增加数据可读性，将刚才的数据整理成表格
x_data = DataFrame(x_data,columns=['花萼长度','花萼宽度','花瓣长度','花瓣宽度'])
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) #设置列对齐
print("x-data add index:\n",x_data)
#在x列表中加入新的类别y
x_data['类别'] = y_data
print("x_data add a column:\n",x_data)这段代码会让我们初步了解到我们下载的数据集的结构和类型
二、进入主题，如何实现分类问题
因为我们所下载的数据中输入有4个特征，分别是花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽，输出是3个鸢尾花种类，分别是狗尾草、杂色、佛吉尼亚鸢尾花。那我们简单的建立一个4输入3输出不包含隐藏层的传统神经网络。为了初学者了解函数，每一行代码都会加上注释，代码函数是别人已经定义好的，我们要做的是如何学会并使用。代码如下：
#导入所需模块
import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
#导入数据，分别为输入特征和标签
x_data =datasets.load_iris().data
y_data =datasets.load_iris().target
#随机打乱数据（因为原始数据是顺序的，顺序不打乱会影响准确率）
#seed:随机数种子，是一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都是一样
np.random.seed(116) #使用相同的seed，保证输入特征和标签一一对应
np.random.shuffle(x_data)
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(y_data)
tf.random.set_seed(116)
#将打乱后的数据集分割为训练集和测试集，训练集为前120行，测试集为后30行
x_train = x_data[:-30] #表示0至去掉后面30个
y_train = y_data[:-30]
x_test = x_data[-30:]
y_test = y_data[-30:]
#转换x的数据类型，否则后面矩形相乘时会因数据类型不一致报错
x_train = tf.cast(x_train,tf.float32) #tf.cast强转换类型
x_test = tf.cast(x_test,tf.float32)
#from_tensor_slices函数使输出特征和标签值一一对应，并分batch批次进入网络
train_db =tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train)).batch(32)
test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test,y_test)).batch(32)
#生成神经网络的参数，4个输入特征，所以输入层有4个输入节点，3分类问题，输出为3个神经元
#要用tf.Variable（）标记参数可训练
#使用seed使每次生成的随机数相同（实际上不用强调seed），保证xy一致即可
w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([4,3],stddev=0.1,seed=1))
b1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([3],stddev=0.1,seed=1))
ir = 0.1 #学习率为0.1
train_loss_result = [] #将每轮的loss记录在此列表中，为后续画loss曲线提供数据
test_acc=[] #将每轮的acc记录在此列表中，为后续画acc曲线提供数据
epoch = 500 #循环500轮
loss_all = 0 #每轮分为4个step，loss_all记录四个step生成4个loss的和，现在
#只是先定义这个量
#开始训练部分
for epoch in range(epoch): #数据集级别的循环，每个epoch循环一次数据集
for step,(x_train,y_train) in enumerate(train_db): #batch级别的循环，
# 每个step循环一次
with tf.GradientTape() as tape: #with 结构记录梯度信息
y = tf.matmul(x_train,w1) + b1 #神经网络的算法 y=w*x+b
y = tf.nn.softmax(y) #因为上一条结果是数，要转换成概率的形式
y_ = tf.one_hot(y_train ,depth=3) #将标签值转换为独热码格式，
#方便计算loss
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_- y)) #y是预测值，y_是实际标签
#这样y_-y的平方就是loss函数
loss_all += loss.numpy() #将所有loss加起来，等一会求平均
grads = tape.gradient(loss,[w1,b1]) #计算loss对每个参数的梯度
#实现梯度更新w1 = w1-ir*w1_grad b=b1-ir*b1_grad
w1.assign_sub(ir*grads[0]) #w1自更新
b1.assign_sub(ir*grads[1]) #b1 自更新
#每个epoch，打印一次loss信息
print("Epoch{}，loss:{}".format(epoch,loss_all/4))
train_loss_result.append(loss_all/4) #将4个step的loss求平均记录到这里
loss_all = 0 #loss_all归零 ，记录下一个epoch的loss做准备
#开始测试部分
#total_correct为预测对的样本个数，total_number为测试的总样本数，将两个变量初始值设为0
total_correct ,total_number = 0,0
for x_test , y_test in test_db:
#使用更新后的参数进行预测
y=tf.matmul(x_test,w1)+b1
y=tf.nn.softmax(y)
pred = tf.argmax(y,axis=1) #找到y概率最高的索引
#将pred转换为y_test的数据类型
pred =tf.cast(pred,dtype=y_test.dtype)
#若分类正确，则correct=1,负责为0，将bool型的结果变成int型
correct =tf.cast(tf.equal(pred,y_test),dtype=tf.int32) #equal判断是否相等
#将每个batch的correct数加起来
correct = tf.reduce_sum(correct)
#将所有的batch的correct加起来
total_correct+=int(correct)
#total_number为测试的总样本数，也就是x_test的行数，shape[0]返回变量的行数
total_number += x_test.shape[0]
acc = total_correct/total_number #准确率就是正确/总数
test_acc.append(acc)
print("Test_acc",acc)
print("____________________________________")
#绘制loss曲线
plt.title('loss Function Curve') #图片的标题
plt.xlabel("Epoch") #x轴的名称
plt.ylabel("Loss") #y轴的名称
plt.plot(train_loss_result,label="$loss$")
plt.legend() #画出曲线图标
plt.show() #画出图像
#绘制Accuracy曲线
plt.title("Acc Curacv") #图片的标题
plt.xlabel("Epoch") #x轴的名称
plt.ylabel("ACC") #y轴的名称
plt.plot(test_acc,label="$Accuracy$") #画出acc
plt.legend() #画出曲线图标
plt.show() #画出图像