1.4 单层神经网络实现鸢尾花分类

1.4.1 使用TensorFlow实现鸢尾花分类

1.实验目标

（1）理解神经网络模型的构建方式及多分类模型处理操作方式。

（2）使用TensorFlow完成神经网络的编写。

（3）模型运算过程中的参数处理。

2.实验环境

使用TensorFlow实现的实验环境如表1.1所示。

3.实验步骤

创建tensorflow_iris.py文件，并按照以下步骤编写代码完成本次实验。

1）数据处理

导入所需TensorFlow库，加载鸢尾花数据集并进行处理。

2）模型构建

此步骤包含模型的构建、配置及训练。

3）训练过程评估

在终端输入以下命令运行本实验。

输出内容较多，部分结果显示如下。

从以上结果可看出，模型的准确率约为97%，训练效果优异。TensorFlow训练损失和测试损失可视化效果图如图1.12所示。由图1.12可以看出，训练损失和测试损失几乎没有差距，模型未出现过拟合问题。