TensorFlow學習日記（4） 線性回歸方程

今天進行了線性回歸方程的簡單程式設計，**如下：

import tensorflow as tf

import  numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#隨機生成1000個點，圍繞在y=0.1x+0.3的直線周圍
num_points=1000
vectors_set=
for i in range(num_points):
x1=np.random.normal(0.0,0.55)
y1=x1*0.1+0.3+np.random.normal(0.0,0.03)
#生成一些樣本
x_data=[v[0] for v in vectors_set]
y_data=[v[1] for v in vectors_set]
#plt.scatter(x_data,y_data,c='r')
#plt.show()
#生成一維的w矩陣，取值是[-1,1]之間的隨機數
w=tf.variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0),name='w');
#生成一維的b矩陣，初始值為0
b=tf.variable(tf.zeros([1]),name='b')
#經計算得出預估值y
y=w*x_data+b
#  以預估值y和實際值y_data之間的均方誤差作為損失
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data),name='loss')
# 採用梯度下降法來優化引數
optimizer=tf.train.gradientdescentoptimizer(0.5)
#訓練過程就是最小化這個誤差值
train=optimizer.minimize(loss,name='train')
sess=tf.session()
init=tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
#列印出初始化的w和b的值
print("初始化後的w=",sess.run(w),"b=",sess.run(b),"loss=",sess.run(loss))
#執行20次的訓練
for step in range(40):
sess.run(train)
#輸出訓練好的w和b
print("w=",sess.run(w),"b=",sess.run(b),"loss=",loss)
plt.scatter(x_data,y_data,c='r')
plt.plot(x_data,sess.run(w)*x_data+sess.run(b))
plt.show()

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