传统的编码逻辑，写股票价格/营收的实现

传统的游戏逻辑

传统编码逻辑和机器学习逻辑

传统编码模式去识别运动类型：速度判断

机器学习识别运动模式：图片识别

入参X，计算出参Y，传统的方法是，先找到规律 Y = 2X - 1 ,实现编码。

TensorFlow 实现。

bit.ly/tfw-lab1

1. 神经网络深度学习的 Hello World

就像每一个第一个应用程序一样，你应该从一些超级简单的东西开始，展示你的代码如何工作的整体脚手架。

在创建神经网络的情况下，我喜欢使用的样本是学习两个数字之间关系的样本。因此，例如，如果您正在为这样的函数编写代码，那么您已经知道“规则”——

float my_function(float x){float y = (3 * x) + 1;return y;
}

那么你将如何训练一个神经网络来完成同样的任务呢？使用数据！通过用一组 X 和一组 Y 喂养它，它应该能够弄清楚它们之间的关系。

这显然是一个与您可能习惯的范式截然不同的范式，所以让我们一步一步地了解它。

1.1 导入依赖库

让我们从我们的导入依赖库开始。在这里，我们导入 TensorFlow 并将其称为 tf 以方便使用。

然后我们导入一个名为 numpy 的库，它帮助我们轻松快速地将数据表示为列表。

将神经网络定义为一组 Sequential 层的框架称为 keras，因此我们也将其导入。

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras

1.2 定义和编译神经网络

接下来我们将创建最简单的神经网络。它有 1 层，该层有 1 个神经元，它的输入形状只有 1 个值。

model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])

现在我们编译我们的神经网络。当我们这样做时，我们必须指定 2 个函数，一个损失函数和一个优化器。

如果你看过很多机器学习数学，这里是它通常使用的地方，但在这种情况下，它很好地封装在函数中。但是这里发生了什么——让我们解释一下……

我们知道，在我们的函数中，数字之间的关系是 y=3x+1。

当计算机试图“学习”这一点时，它会进行猜测……也许 y=10x+10。LOSS 函数根据已知的正确答案来衡量猜测的答案，并衡量它的表现好坏。

然后它使用 OPTIMIZER 函数进行另一个猜测。根据损失函数的运行情况，它将尝试最小化损失。那时它可能会想出像 y=5x+5 这样的东西，虽然仍然很糟糕，但更接近正确的结果（即损失更低）

它将为您将很快看到的 EPOCHS 数量重复此操作。但首先，我们告诉它如何使用“均方误差”作为损失和“随机梯度下降”作为优化器。您还不需要了解这些的数学原理，但您可以看到它们是有效的！

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