tensorflow簡單示例 訓練線性模型

import tensorflow as tf

import numpy as np
#使用numpy生成100個隨機點
#x_data，y_data表示的就是一條直線，斜率0.1，截距0.2
x_data=np.random.rand(100)
y_data=x_data*0.1+0.2
#構乙個造線性模型
b=tf.variable(0.) #截距是乙個小數的變數，初值為0
k=tf.variable(0.) #斜率是乙個小數的變數，初值為0
y=k*x_data+b
#定義二次代價函式，reduce_mean表示求平均值
#y_data表示真實值，y表示**值
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_data-y))
#定義優化器：使用梯度下降法來進行訓練的優化器，學習率為0.2
optimizer=tf.train.gradientdescentoptimizer(0.2)
#訓練的目的是最小化代價函式
#loss越小，表示我們**的y越接近於y_data，也就是說k越接近於0.1，b越接近於0.2
train=optimizer.minimize(loss)
#初始化所有變數
init=tf.global_variables_initializer()
#定義會話
with tf.session() as sess:
sess.run(init)
#迭代訓練
for step in range(201):
sess.run(train)
#每迭代20次，輸出k和b的值
if step%20==0:
print("step",step,":",sess.run([k,b]))

step 0 : [0.051535882, 0.09921893]

step 20 : [0.101684995, 0.19912249]
step 40 : [0.10089934, 0.1995317]
step 60 : [0.10047999, 0.19975007]
step 80 : [0.10025618, 0.19986661]
step 100 : [0.10013673, 0.1999288]
step 120 : [0.100072995, 0.19996199]
step 140 : [0.10003896, 0.19997971]
step 160 : [0.10002078, 0.19998918]
step 180 : [0.10001109, 0.19999422]
step 200 : [0.10000592, 0.19999692]

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