TensorFlow(01)线性回归

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了TensorFlow(01)线性回归相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

特别说明

代码地址:Github

环境说明

平台:WIN10(教育版)

环境:Anaconda5.2(Python3.6.6)

IDE:Pacharm2018.2.3(专业版)

TensorFlow:1.8.0(CPU)

任务目标

实现线性回归模型

代码实现

技术分享图片

代码解析

  1-2:导入必要库NumPy、matplotlib

  3:导入tensorflow

 

  5-8:设置超参数:学习率、迭代次数、训练集比例

 

10-17:生成数据,并拆分数据集,自定义预测样本

 

20-21:设置样本占位符,为样本输入提供入口

23-24:设置变量存储学习参数

25:正向传播计算 w * x + b

 

27:选取损失函数

28:选取优化器

29:迭代的单步

 

31-32:开启会话并初始化变量

 

34-38:训练

36:迭代一次

37:求出损失

38:输出损失

 

40-42:输出测试集的损失

 

44-45:输出预测样本结果

 

47-50:画图

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以上是关于TensorFlow(01)线性回归的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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