import numpy as np
import tensorflow as tf
w = tf.variable(0,dtype=tf.float32) #定義引數
cost = tf.add(tf.add(w**2,tf.multiply(-10,w)),25)#定義損失函式
#損失函式j=（w-5）^2，我們希望通過優化引數w使損失函式最小化
train = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.01).minimize(cost)#使用梯度下降法使損失函式達到最小
#下面幾行是慣用表達
init = tf.global_variables_initializer()
session = tf.sessions()#開啟tensorflow的session
session.run(init) #初始化全部變數
session.run(w) #讓tensorflow評估乙個變數
for i in range（1000）
session.run(train)#執行一步梯度下降法
print（session.run(w)）#4.99
#我們只需編寫正向傳播過程，tensorflow會自動幫我們完成反向傳播
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