TensorFlow實踐 線性回歸

通過生**工資料集合，基於tensorflow實現線性回歸

利用隨機數在直線y=2.321*x+1.564的基礎上，加上一定的噪音，產生在（-1,1）範圍的資料。

x,y是兩個佔位符，用於儲存訓練過程中的資料，w,b是兩個變數，訓練就是不斷地改變這兩個值，以使模型達到最好。

train_epochs和learning_rate是兩個超引數，分別表示訓練的總次數，這兩個引數可以根據訓練的效果來改變。

loss_function是損失函式，程式的目標就是讓這個損失函式的值最小，這裡用的是模型的輸出值與輸入的資料y之間的差的平方的平均數來表示，optimizer是優化器，這裡採用的是梯度下降演算法。

sess = tf.session(

)init = tf.global_variables_initializer(
)sess.run(init)
for epoch in
range
(train_epochs)
:for xi,yi in
zip(x_data,y_data)
: _,loss = sess.run(
[optimizer,loss_function]
,feed_dict=
)

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
import tensorflow as tf
np.random.seed(5)
x_data = np.linspace(-1
,1,100
)#2.321*x+1.564
w0 =
2.321
b0 =
1.564
y_data = w0 * x_data + b0 + np.random.randn(
*x_data.shape)
*0.4
#影象顯示
plt.figure(
"image1"
)plt.rcparams[
'figure.figsize']=
(10,6
)plt.scatter(x_data,y_data)
plt.plot(x_data,w0* x_data + b0,
'red'
)#構建模型
x = tf.placeholder(
"float"
,name =
"x")
y = tf.placeholder(
"float"
,name =
"y")
defmodel
(x,w,b)
:return tf.multiply(x,w)
+bw = tf.variable(
1.0,name =
"w0"
)b = tf.variable(
0.0,name =
"b0"
)pred = model(x,w,b)
train_epochs =
10learning_rate =
0.05
loss_function = tf.reduce_mean(tf.square(y-pred)
)optimizer = tf.train.gradientdescentoptimizer(learning_rate)
.minimize(loss_function)
sess = tf.session(
)init = tf.global_variables_initializer(
)plt.figure(
"image2"
)sess.run(init)
for epoch in
range
(train_epochs)
:for xi,yi in
zip(x_data,y_data)
: _,loss = sess.run(
[optimizer,loss_function]
,feed_dict=
) w_temp = w.
eval
(session = sess) 
b_temp = b.
eval
(session = sess)
plt.plot(x_data,w_temp*x_data + b_temp)
print
("原直線："
,"w:"
,w0,
" b:"
,b0)
print
("訓練結果："
,"w:"
,sess.run(w)
," b:"
,sess.run(b)
)

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