TensorFlow 第一个Demo
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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 第一个Demo相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
import tensorflow as tf import numpy as np x_data = np.random.rand(3).astype(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3; ### Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = Weights*x_data + biases loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) init = tf.initialize_all_variables() ### sess = tf.Session() sess.run(init) for step in range(201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))
最后输出的结果是一个逐渐靠近[0.1,0.3]数组
以上是关于TensorFlow 第一个Demo的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
12mmaction2 行为识别商用级别X3D复现 demo实现 检测自己的视频 Expanding Architecturesfor Efficient Video Recognition(代码片段
[异常解决] Keil安装好nRF51822开发环境,运行DEMO报错:Error:“GPIOTE_CONFIG_NUM_OF_LOW_POWER_ENVENTS” is undefined(代码片段