乙個最簡單的深度學習tensorflow1 0框架

2022-09-08 20:09:11 字數 1856 閱讀 6804

乙個很有趣的個人部落格,不信你來撩 fangzengye.com

session的作用:類似main,起到執行這條**的作用

匯入第三方庫

import numpy as np

import tensorflow as tf

初始化係數coefficient

coefficients = np.array([[

1],[

-20],

[25]]

)

初始化變數

w = tf.variable([0

], dtype=tf.float32)

初始化係數x的佔位符(簡單理解為為x申請乙個靜態的記憶體,防止過多輸入引數導致效率降低)

x = tf.placeholder(tf.float32,[3

,1])

初始化代價函式

cost = x[0]

[0]*w**

2+ x[1]

[0]*w + x[2]

[0]

例項化優化器並將代價函式放進去

train = tf.train.gradientdescentoptimizer(

0.01

).minimize(cost)

例項化全域性變數恢復至預設值的函式

init = tf.gloabal_variables_initializer(

)

例項化會話函式

session = tf.session(

)

執行將全域性變數初始化的函式init

session.run(init)
進行訓練

for i in

range

(1000):

session.run(train, feed_dict=

)

最後輸出結果

print

(session.run(w)

)

全部**

import numpy as np

import tensorflow as tf

coefficients = np.array([[

1],[

-20],

[25]]

)x = tf.placeholder(tf.float32,[3

,1])

w = tf.variable([0

], dtype=tf.float32)

cost = x[0]

[0]w**

2+ x[1]

[0]w + x[2]

[0]train = tf.train.gradientdescentoptimizer(

0.01

).minimize(cost)

init = tf.gloabal_variables_initializer(

)session = tf.session(

)session.run(init)

for i in

range

(1000):

session.run(train, feed_dict=

)print

(session.run(w)

)

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