TensorFlow學習 安裝和使用

tensorflow的安裝環境是linux，具體步驟參考自如下文章，感覺簡單明瞭，配置好tensorflow後安裝komodo ide方便python程式設計。

參考文章：真正從零開始，tensorflow詳細安裝入門**教程！

都裝好後在komodo中新建文件，右上角選擇程式語言為python，拷貝tensorflow的示例**，另存為1.py。

該示例**的功能是生成一些三維資料，並使用平面擬合，**如下：

#coding:utf-8

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()
# 啟** (graph)
sess = tf.session()
sess.run(init)
# 擬合平面
for step in xrange(0, 201):
sess.run(train)
if step % 20 == 0:
print step, sess.run(w), sess.run(b)
# 得到最佳擬合結果 w: [[0.100 0.200]], b: [0.300]

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