#coding:utf-8
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt"""
tensorflow线性回归
"""
learning_rate = 0.01
epochs = 1000
step = 100#读取数据
data = pd.read_table('linedata.txt',error_bad_lines=False,header=1) #pd.read_table读取txt文件
train_x = data.ix[0:100,1]
train_y = data.ix[0:100,2]
n_samples = train_x.shape[0] #均方误差nx = tf.placeholder('float32') #placeholder接收真实值
y = tf.placeholder('float32')#拟合参数
w = tf.Variable(np.random.randn(),name="weight") #np.random.randn()标准正态分布
b = tf.Variable(np.random.randn(),name="biases")#构造线性模型
prediction = tf.add(tf.mul(x,w),b) #y = wx+b#设置均方误差
cost = tf.reduce_sum(tf.pow(prediction-y,2))/(2*n_samples)
#梯度下降
train = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)#初始化变量
init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:sess.run(init) #计算initfor epoch in range(epochs):for (x_val,y_val) in zip(train_x,train_y):sess.run(train,feed_dict={x:x_val,y:y_val}) #训练if (epoch+1) % step == 0:c = sess.run(cost,feed_dict={x:train_x,y:train_y}) #计算costw_value = sess.run(w)b_value = sess.run(b)print("epoch:",epoch+1,"cost=",c,"b=",b_value,"w=",w_value)c = sess.run(cost,feed_dict={x:train_x,y:train_y})w_value = sess.run(w)b_value = sess.run(b)print("the result is","cost=",c,"b=",b_value,"w=",w_value)#绘制训练结果plt.plot(train_x,train_y,'bo',label="real training data")plt.plot(train_x,w_value*train_x+b_value,label='fit data')plt.grid(True)plt.legend()plt.show()#测试数据test_x = data.ix[101:,1]test_y = data.ix[101:,2]test_cost = sess.run(tf.reduce_sum(tf.pow(y-prediction,2))/2*test_y.shape[0],feed_dict={x:test_x,y:test_y})#绘制测试结果plt.plot(test_x,test_y,'ro',label="real testing data")plt.plot(test_x,w_value*test_x+b_value,label='fit data')plt.grid(True)plt.legend()plt.show()

结果：

tensorflow构建神经网络回归分析可视化相关推荐

TensorSpace：一套用于构建神经网络3D可视化应用的框架
作者 | syt123450.Chenhua Zhu.Yaoxing Liu (本文经原作者授权转载) 今天要为大家推荐一套超酷炫的,用于构建神经网络 3D 可视化应用的框架--TensorSpace ...
使用tensorflow构建简单卷积神经网络
一概要 CIFAR-10分类问题是机器学习领域的一个通用基准,其问题是将32X32像素的RGB图像分类成10种类别:飞机,手机,鸟,猫,鹿,狗,青蛙,马,船和卡车. 更多信息请移步CIFAR-10 ...
TF之CNN：Tensorflow构建卷积神经网络CNN的简介、使用方法、应用之详细攻略
TF之CNN:Tensorflow构建卷积神经网络CNN的简介.使用方法.应用之详细攻略目录 TensorFlow 中的卷积有关函数入门 1.tf.nn.conv2d函数案例应用 1.TF之CNN ...
Tensorflow新手通过PlayGround可视化初识神经网络
北京上海巡回站 | NVIDIA DLI深度学习培训 2018年1月26/1月12日 NVIDIA 深度学习学院带你快速进入火热的DL领域阅读全文 ...
神经网络学习小记录2——利用tensorflow构建循环神经网络（RNN）
神经网络学习小记录2--利用tensorflow构建循环神经网络(RNN) 学习前言 RNN简介 tensorflow中RNN的相关函数 tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell tf ...
使用Keras和TensorFlow构建深度自动编码器
In this tutorial, we will explore how to build and train deep autoencoders using Keras and Tensorflo ...
如何使用TensorFlow构建简单的图像识别系统（第2部分）
by Wolfgang Beyer 沃尔夫冈·拜尔(Wolfgang Beyer) 如何使用TensorFlow构建简单的图像识别系统(第2部分) (How to Build a Simple Ima ...
TensorFlow2.0(二)--Keras构建神经网络分类模型
Keras构建分类模型 1. tf.keras简介 2. 利用tf.keras构建神经网络分类模型 2.1 导入相应的库 2.2 数据读取与展示 2.3 数据归一化 2.4 构建模型 2.5 模型的编 ...
Keras深度学习实战（2）——使用Keras构建神经网络
Keras深度学习实战(2)--使用Keras构建神经网络 0 前言 1. Keras 简介与安装 2. Keras 构建神经网络初体验 3. 训练香草神经网络 3.1 香草神经网络与 MNIST 数 ...
python神经网络编程豆瓣,用python构建神经网络
python深度学习框架学哪个 Python深度学习生态系统在这几年中的演变实属惊艳.pylearn2,已经不再被积极地开发或者维护,大量的深度学习库开始接替它的位置.这些库每一个都各有千秋. 我们已 ...

tensorflow构建神经网络回归分析可视化

结果：

tensorflow构建神经网络回归分析可视化相关推荐

最新文章

热门文章