神經網路 tensorflow 1

import tensorflow as tf

import numpy as np
#create data
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)#在tensorflow中大部分的資料的資料型別都是float32
y_data = x_data * 0.1+0.3
#create tensorflow structure start
weights = tf.variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))#定義初始值為-1到1
biases = tf.variable(tf.zeros([1]))
y = weights*x_data + biases
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data)) #計算得到的y與實際的區別
#建立優化器
optimizer = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.5)#0.5為學習效率，一般為小於1的乙個數
train = optimizer.minimize(loss)
init = tf.initialize_all_variables()#初始化
#create tensorflow structure end
sess = tf.session()
sess.run(init)  #啟用
for step in range(201):
sess.run(train)
if step % 20 == 0:
print(step, sess.run(weights), sess.run(biases))

tensorflow 1 完整的反向傳播神經網路

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