使用tf_util进行模型调优

tf_util是TensorFlow的一个实用工具库，提供了一些实用的函数来方便模型的调优和训练。下面是一个使用tf_util进行模型调优的例子。

首先，我们定义一个简单的线性回归模型：

import tensorflow as tf
from tf_util import train

# 定义输入和输出的占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='x')
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='y')

# 定义模型参数
W = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(1, 1)), name='W')
b = tf.Variable(tf.zeros(shape=(1,)), name='b')

# 定义模型输出
y_pred = tf.matmul(x, W) + b

# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y))

# 定义优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)

# 定义训练操作
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 定义训练数据
X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y_train = [[2], [4], [6], [8], [10]]

# 开始训练
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 使用tf_util进行模型训练
train(sess, train_op, loss, {x: X_train, y: y_train}, num_epochs=1000, batch_size=5)

# 输出训练结果
W_val, b_val = sess.run([W, b])
print("W:", W_val)
print("b:", b_val)

在上述代码中，我们首先定义了输入和输出的占位符x和y，然后定义了模型参数W和b。接下来，我们使用tf.matmul函数定义模型的输出y_pred，并定义了损失函数loss。然后，我们定义了优化器和训练操作train_op，即最小化损失函数。

接下来，我们定义了训练数据X_train和y_train。然后，我们创建一个TensorFlow的会话sess，初始化模型参数，并使用tf_util中的train函数进行模型的训练。在train函数中，我们传入了会话sess、训练操作train_op、损失函数loss、训练数据{x: X_train, y: y_train}以及训练的超参数num_epochs和batch_size。

最后，我们输出训练后得到的模型参数W和b的值。