#!/usr/local/bin/python3
##ljj [1]
##linear regression model
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
#訓練樣本，隨手寫的
x_ = [11,14,22,29,32,40,44,55,59,60,69,77]
y_res = [123,135,155,167,177,189,200,240,250,255,277,298]
#初始化定義w和b，都為1，這裡折騰了一會，主要因為tf.ones的引數
w = tf.variable(tf.ones([1]),dtype="float32")
b = tf.variable(tf.ones([1]),dtype="float32")
y = tf.placeholder(tf.float32)
x = tf.placeholder(tf.float32)
with tf.session() as sess:
#定義線性模型
y_predict = w*x+b
#平方誤差作為損失函式
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_predict))
#配置訓練優化器和學習速率
train = tf.train.adamoptimizer(0.03).minimize(loss)
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for j in range(1000):
for i in range(len(x_)):
# train.run(feed_dict=)
#feed訓練，並輸出w和b
w_,b_,_= sess.run([w,b,train],feed_dict=)
print(w_,b_)
print('final result : ')
print(w_,b_)
plt.plot(x_,y_res,'.')
plt.plot(x_,x_*w_+b_,'-')
plt.show()
主機環境：macbookpro，tensoflow版本1.4，pyhton3.5
輸出結果：
final result :
[ 2.65540743] [ 91.92604065]
-------以上輸出分別是擬合出的weight，bias值。不同版本的tensorlfow，擬合的線可能會略有差異，稍微調調參就可以擬合的不錯。
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