Tensorflow 2 0 線性回歸案例

本文介紹乙個簡單的線性回歸例子：通過乙個隨機初始點（a1,b1）來擬合y=a*x+ b，

我們要擬合的函式模型：y= 6 * x + 3.68

**如下：

#匯入必要的模組

import tensorflow as tf
import numpy as np
#定義要擬合的函式模型
x =np.random.rand(
1000
)#隨機選擇1000個數進行1000次迭代
y =6
*x+3.68
#擬合過程中的初始點（隨機選擇乙個點）
weight=tf.variable(1.
,dtype=tf.float32,name=
'weight'
)bias=tf.variable(1.
,dtype=tf.float32,name=
'bias'
)#定義擬合函式
defmodel
(xs)
:    logits=tf.multiply(xs,weight)
+bias
return logits
opt=tf.optimizers.adam(1e-
1)#選擇優化器，是一種梯度下降的方法
for xs,ys in
zip（x,y)
:    xs=np.reshape(xs,[1
])#將資料reshape為一維張量
ys=np.reshape(ys,[1
])#用梯度下降法進行資料迭代
with tf.gradienttape(
)as tape:
_loss=tf.reduce_mean(tf.
pow(
(model(xs)
-ys),2
))/(
2*1000
)        grads=tape.gradient(_loss,
[weight,bias]
)zip
(grads,
[weight,bias]))
print
('training loss is:'
,_loss.numpy())
print
(weight)
print
(bias)

最後我們看到經過1000次的迭代，得到weight=5.999995和bias=3.6800025,也就是得到的擬合函式為 y =5.999995 * x + 3.6800025, 和實際函式y= 6 * x + 3.68相比誤差很小。

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