Tensorflow—非线形回归

代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#使用numpy来生成两百个随机点, 范围在-0.5到0.5之间，均匀分布
#np.newaxis:插入新的维度
x_data = np.linspace(-0.5, 0.5, 200)[:, np.newaxis]
#生成一些干扰项
noise = np.random.normal(0, 0.2, x_data.shape)
y_data = np.square(x_data) + noise#定义两个placeholder
#[None, 1]:行数不确定，列数就1列
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])#定义神经网络中间层
#输入层1个神经元，中间层10个神经元
Weights_L1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 10]))
biases_L1 = tf.Variable(tf.zeros([1, 10]))
Wx_plus_b_L1 = tf.matmul(x, Weights_L1) + biases_L1
#双曲正切函数作为激活函数
L1 = tf.nn.tanh(Wx_plus_b_L1)#定义输出层
#中间层10个神经元,输出层1个神经元
Weights_L2 = tf.Variable(tf.random_normal([10, 1]))
biases_L2 = tf.Variable(tf.zeros([1,1]))
Wx_plus_b_L2 = tf.matmul(L1, Weights_L2) + biases_L2
prediction = tf.nn.tanh(Wx_plus_b_L2)#二次代价函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))
#使用梯度下降法训练
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)with tf.Session() as sess:#变量初始化sess.run(tf.global_variables_initializer())for _ in range(2001):sess.run(train_step, feed_dict={x:x_data, y:y_data})#获得预测值prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={x:x_data})#画图plt.figure()plt.scatter(x_data, y_data)plt.plot(x_data, prediction_value, 'r-', lw=5)plt.show()

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