先看下要做的內容，建立一元二次函式y=x平方-0.5，其中為了更符合散點圖模擬需要，在方程加噪點，以標準方差0.05行駛，如圖所示
折線圖散點圖
下面我們要做的，是要計算機自動擬合出該散點圖的函式，畫出圖樣，如圖
下面，就通過tensorflow來看如何做出這個樣子
在tensorflow中，首先定義
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#定義隱藏層
def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=none):
weights=tf.variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) #權值
biases=tf.variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1) #偏置
wx_plus_b=tf.matmul(inputs,weights)+biases #z=wx+b
if activation_function is none:
outputs=wx_plus_b
else:
outputs=activation_function(wx_plus_b)
return outputs
#make up some real data
x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]#加維度
noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.shape)#加噪點，標準方差0.05
y_data=np.square(x_data)-0.5+noise #y=square(x)-0.5+noise
#train_step所要輸入的值
xs=tf.placeholder(tf.float32,[none,1])
ys=tf.placeholder(tf.float32,[none,1])
###建立第一,二次隱藏層layer
###add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=none)
l1=add_layer(xs,1,10,activation_function=tf.nn.relu)#激勵函式(activation_function)relu
prediction=add_layer(l1,10,1,activation_function=none)
#建立損失函式
loss=tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),
reduction_indices=[1]))
train_step=tf.train.gradientdescentoptimizer(0.1).minimize(loss)#梯度下降優化器,減少誤差，學習效率0.1
#important step
init=tf.initialize_all_variables()
sess=tf.session()
sess.run(init)
#繪圖部分
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.scatter(x_data,y_data)
plt.ion()#不暫停
plt.show()
#學習1000步
for i in range(1000):
sess.run(train_step,feed_dict=)
if i%50==0:
#print(sess.run(loss,feed_dict=)) #輸出誤差
try:
ax.lines.remove(lines[0])
except exception:
pass
prediction_value=sess.run(prediction,feed_dict=)
lines=ax.plot(x_data,prediction_value,'r',lw=5)
plt.pause(0.1)
輸出誤差截圖，每50次輸出一次，截圖如下
誤差逐漸遞減的截圖
這樣就完成了
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