苏木三少
错的不是你,而是这个世界。

学习笔记Tensorflow

python学习笔记Tensorflow

预测y= kx + b k = 0.1 b =0.3

windows开始安装库

安装tensorflow和numpy库

1
2
pip install tensorflow
pip install numpy

numpy 科学计数库

codes:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
import tensorflow as tf
import numpy as np
# create data
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data*0.1+0.3
# create structure start#
Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = Weights*x_data+biases
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)
init = tf.global_variables_initializer()
#init = tf.initialize_all_variables()
#creat structure end#
sess = tf.Session()
sess.run(init)
for step in range(201):
     sess.run(train)
     if step % 20 == 0:
          print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))

思路导入库- 创建数据 – 创建结构 – 初始化激活 – 数据输出

详解

Weights 为权重
biases 为偏重
GradientDescentOptimizer(0.5) 为数据优化 优化值0.5
由于structure的升级 初始化所有数据用
initialize_all_variables()
使用sess激活初始化
最后打印输出结果
python3.7修改数据初始化就可以

输出结果

赞(3) 打赏
有问题的朋友随时留言,或者加我为好友。我的QQ是805375353. <<苏木三少博客 » 学习笔记Tensorflow

评论 1

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址
  1. #1

    红色为:冒号自动添加

    xiaotaoiz1年前 (2019-05-14)回复

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

微信扫一扫打赏

十年之约