Tensorflow— 简单示例

代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np#使用numpy生成100个随机点
#样本
x_data = np.random.rand(100)
y_data = x_data * 0.1 + 0.2#构造一个线性模型
b = tf.Variable(0.3)
k = tf.Variable(1.0)
y = k * x_data + b#二次代价函数
#误差的平方取平均值
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_data-y))
#定义一个梯度下降来进行训练的优化器
optimizaer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2)
#定义一个最小化代价函数
train = optimizaer.minimize(loss)#初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess:sess.run(init)for step in range(201):sess.run(train)#每20次打印一下k和b的值if step%20 == 0:print(step, sess.run([k, b]))

运行结果：

0 [0.84287709, 0.061396986]
20 [0.49860233, -0.032348074]
40 [0.35844025, 0.049353316]
60 [0.26756388, 0.1023258]
80 [0.20864277, 0.13667135]
100 [0.1704403, 0.15893984]
120 [0.14567113, 0.17337798]
140 [0.12961161, 0.18273918]
160 [0.11919918, 0.18880866]
180 [0.1124481, 0.19274391]
200 [0.10807092, 0.19529541]

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