tensorflow學習04 構造線性回歸模型

在學完前幾天的tensorflow基本變數定義和矩陣定義，今天我學習了tensorflow的構造線性回歸模型

構造資料並呼叫matplotlib進行顯示

源**

#

匯入numpy、tensorflow、matplotlib
import
numpy as np
import
tensorflow as tf
import
matplotlib.pyplot as plt
#隨機生成1000個點，圍繞在y=0. 1x+0. 3的直線周圍
#生成點數
num_points = 1000
#點集合，包含座標x和座標y
vectors_set =
for i in
range(num_points):
#生成以0為均值，0.55為標準差的x的高斯初始化
x1 = np.random.normal(0.0,0.55)
#讓y以y=0.1*x+0.3上下隨機波動
y1= x1*0.1+0.3+ np.random.normal(0.0,0.03)
#將生成的資料放入點集合中
#讀取生成的資料
x_data = [v[0] for v in
vectors_set]
y_data = [v[1] for v in
vectors_set]
#展示資料
plt.scatter(x_data,y_data,c='g'
) plt.show()

初始化線性回歸重要引數w和b並呼叫梯度下降演算法進行訓練

源**

#

生成一維的矩陣，初始值是0
b = tf.variable(tf.zeros([1]), name = 'b'
)#經過計算得預估值y
y = w*x_data +b
#以預估值y和實際值y_data之間的均方差作為損失
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data), name = '
loss')
#採用梯度下降法來優化引數
optimizer = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.5)
#訓練的過程就是最小化這個誤差值
train = optimizer.minimize(loss, name= '
train')
#開啟會話
sess =tf.session()
init =tf.global_variables_initializer()
#對變數進行初始化
sess.run(init)
#輸出顯示初始化的w和b是多少
print("
w=",sess.run(w),"
b=",sess.run(b),"
loss=
",sess.run(loss))
#用for進行20次訓練
for n in range(30):
sess.run(train)
#輸出訓練中的w和b
print("
w=",sess.run(w),"
b=",sess.run(b),"
loss=
",sess.run(loss))

可以看出，隨著損失loss的減小，生成的w越來越靠0.1，生成的b越來越靠近0.3

繪製擬合直線

源**

#

已經構造好的一千個點
plt.scatter(x_data,y_data,c='g'
) #構造直線
plt.plot(x_data,sess.run(w)*x_data+sess.run(b))
plt.show()

tensorflow 學習 學習中

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