深度學習之tensorflow（一）線性回歸模型

2021-09-25 12:47:12 字數 982 閱讀 8181

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線性回歸案例


'''import tensorflow as tf


import numpy as np


from matplotlib import pyplot as plt


# 組織資料


x = np.random.rand(100)


y = x * 0.1 + 0.2


# 定義線性模型


k = tf.variable(0.) # 初始化斜率


b = tf.variable(0.) # 初始化截距


y__h = k * x + b # 模型為線性模型


# 定義代價函式


cost = tf.reduce_mean(tf.square(y - y__h))


# 定義梯度下降


opgrade = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.2)


# 初始化變數


init = tf.global_variables_initializer()


# 定義會話，開始執行


# 定義代價記錄表


jarr = 


with tf.session() as sess:


# 啟用變數


sess.run(init)


# 執行梯度下降


for i in range(201):


sess.run(opgrade.minimize(cost))


# 新增代價到記錄表


# 每20次輸出代價值以及訓練引數k,b


if i % 20 == 0:


print(i,sess.run([cost,k,b]))


# 畫出代價曲線

				
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