tensorflow 簡單例項1

import tensorflow as tf

import numpy as np

#create data

x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)

y_data = 0.5*x_data + 1.3

#tensorflow中的變數，這些變數在每次sess迭代時會更新，而那麼不是變數的資料不會更新

weights = tf.variable(np.random.rand(1))

biases = tf.variable(np.zeros((1)))

y = weights*x_data+biases

loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))

optimizer= tf.train.gradientdescentoptimizer(0.2)

train = optimizer.minimize(loss)

sess = tf.session()

init = tf.global_variables_initializer()

sess.run(init)

for i in range(200):

sess.run(train)

if(i % 20==0):

#定義為變數的資料必須通過sess來取出，否則輸出的是物件

print(i,sess.run(weights), sess.run(biases))

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