tensorflow基礎知識3，回歸例子

1、線性回歸例子

import tensorflow as tf

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#使用numpy生成200個隨機點
x_data=np.linspace(-0.5,0.5,2000)[:,np.newaxis]#在-0.5到0.5之間生成200個隨機數,裡是增加乙個維度，200行1列
noise=np.random.normal(0,0.2,x_data.shape)#干擾項，從正態分佈中輸出隨機值，shape是檢視矩陣或者陣列的維數，生成與x_data陣列一樣的形狀
y_data=np.square(x_data)+noise#得到乙個u形影象
#定義兩個placeholder佔位符
x=tf.placeholder(tf.float32,[none,1])#行不確定，列是1
y=tf.placeholder(tf.float32,[none,1])
#定義神經網路中間層
weights_l1=tf.variable(tf.random_normal([1,10]))#權值，定義乙個隨機變數，隨機賦值，形狀是1行10列,權值是連線輸入層和中間層，輸入層是1個神經元，中間層是10個神經元
biases_l1=tf.variable(tf.zeros([1,10]))#偏置值，初始化為0，注意zero函式的用途
wx_plus_b_l1=tf.matmul(x,weights_l1)+biases_l1#matmul是矩陣相乘，中間層訊號的總和
l1=tf.nn.tanh(wx_plus_b_l1)#l1相當於中間層的輸出，雙曲正切函式tanh作為啟用函式.啟用函式可以使輸出一定非線性函式
#定義神經網路輸出層
weights_l2=tf.variable(tf.random_normal([10,1]))#中間層是10個神經元，輸出層是1個神經元，所以weights_l2是10行1列的矩陣
biases_l2=tf.variable(tf.zeros([1,1]))
wx_plus_b_l2=tf.matmul(l1,weights_l2)+biases_l2#輸出層的輸入就是中間層的輸出l1，輸出層訊號的總和
prediction=tf.nn.tanh(wx_plus_b_l2)
#二次代價函式
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))
#使用梯度下降法訓練,得到最小化代價函式值
train_step=tf.train.gradientdescentoptimizer(0.1).minimize(loss)
with tf.session() as sess:
#變數初始化,只要有變數就一定要初始化
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for _ in range(2000):#訓練2000次
sess.run(train_step,feed_dict=)#feed的資料以字典的形式傳入
#獲得**值
prediction_value=sess.run(prediction,feed_dict=)#此處的prediction是上面經過2000次訓練得到的最優解
#畫圖plt.figure()
plt.scatter(x_data,y_data)#用散點圖的方式把樣本點顯示出來
plt.plot(x_data,prediction_value,'r-',lw=5)#紅色實現，線寬為5
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