1. python 版本3.7.1，安裝tensorflow.
pip install tensorflow
pip install numpy --upgrade
2. 檢視tensorflow 版本
進入python後：
import tensorflow as tf
tf.__version__
3. conda的一些命令
4. 第一段**
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 使用 numpy 生成假資料(phony data), 總共 100 個點.
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 隨機輸入
y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300
# 構造乙個線性模型
b = tf.variable(tf.zeros([1]))
w = tf.variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))
y = tf.matmul(w, x_data) + b
# 最小化方差
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)
# 初始化變數
#init = tf.initialize_all_variables()
init = tf.global_variables_initializer()
# 啟** (graph)
sess = tf.session()
sess.run(init)
# 擬合平面
for step in range(0, 201):
sess.run(train)
if step % 20 == 0:
print(step, sess.run(w), sess.run(b))
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