如何使用TensorFlow使用Auto MPG数据集将数据标准化以预测燃油效率？

Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架，与Python结合使用以实现算法，深度学习应用程序等等。可以使用下面的代码行在Windows上安装'tensorflow'软件包-

pip install tensorflow

Tensor是TensorFlow中使用的数据结构。它有助于连接流程图中的边缘。该流程图称为“数据流程图”。张量不过是多维数组或列表。

回归问题背后的目的是预测连续或离散变量的输出，例如价格，概率，是否下雨等等。

我们使用的数据集称为“自动MPG”数据集。它包含了1970年代和1980年代汽车的燃油效率。它包括诸如重量，马力，位移等属性。因此，我们需要预测特定车辆的燃油效率。

我们正在使用Google合作实验室来运行以下代码。Google Colab或Colaboratory可以帮助通过浏览器运行Python代码，并且需要零配置和对GPU（图形处理单元）的免费访问。合作已建立在Jupyter Notebook的基础上。

以下是代码片段-

示例

print("Separating the label from features")
train_features = train_dataset.copy()
test_features = test_dataset.copy()

train_labels = train_features.pop('MPG')
test_labels = test_features.pop('MPG')
print("训练数据集的均值和标准差： ")
train_dataset.describe().transpose()[['mean', 'std']]
print("Normalize the features since they use different scales")
print("Creating the normalization layer")
normalizer = preprocessing.Normalization()
normalizer.adapt(np.array(train_features))
print(normalizer.mean.numpy())
first = np.array(train_features[3:4])
print("Every feature has been individually normalized")
with np.printoptions(precision=2, suppress=True):
print('First example is :', first)
print()
print('Normalized data :', normalizer(first).numpy())

代码信用-https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/regression

输出结果

Separating the label from features
训练数据集的均值和标准差：
Normalize the features since they use different scales
Creating the normalization layer
[ 5.467 193.847 104.135 2976.88 15.591 75.934 0.168 0.197
0.635]
Every feature has been individually normalized
First example is : [[ 4. 105. 63. 2125. 14.7 82. 0. 0. 1. ]]

Normalized data : [[−0.87 −0.87 −1.11 −1.03 −0.33 1.65 −0.45 −0.5 0.76]]

解释

• 目标值（标签）与特征分开。

• 标签是为进行预测而需要训练的值。

• 对功能进行了归一化，以使训练稳定。

• Tensorflow中的``标准化''功能可对数据进行预处理。

• 创建第一层，并将均值和方差存储在该层中。

• 调用此层时，它将返回已标准化每个要素的输入数据。