莫烦tensorflow-训练线性函数模型

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了莫烦tensorflow-训练线性函数模型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

import tensorflow as tf
import numpy as np

#create data
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data*0.1+0.3


####create tensorflow structure start###
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()
####create tensorflow structure end###

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))

以上是关于莫烦tensorflow-训练线性函数模型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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