python 神经网络 初识tensorflow
Posted 玉树临风獾獾欢
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# coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np # creat data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) # 在tensorflow中数据一般都是float32类型,所以我们把数据类类型定制成这个 y_data = x_data * 0.1 + 0.3 # creat tensorflow structure start# Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], 2.0, 4.0)) # 通过随即数列生成的方式生成初始权重 以为结构 范围是-1到1 biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) # 偏置初始定义为0 y = Weights * x_data + biases # 预测的y loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) #计算loss optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) # 建立优化器 0.5是学习效率,是一个小于1的数字,这里我们用0.5代替 train = optimizer.minimize(loss) init = tf.global_variables_initializer() #在建立好结构之后初始化 # creat tensorflow structure start# sess = tf.Session() #创建tensorflow会话 sess.run(init) #run for step in range(201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases)) #每跑20布显示 Weight biases
结果:
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