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Tensorflow Practice 2-4

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Tensorflow Practice 2-4，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含699字，纯文字阅读大概需要1分钟。

内容图文

             1
            import
             tensorflow as tf

             2
            import
             numpy as np

             3
             4
            ‘‘‘
            使用numpy生成100个随机点
            ‘‘‘
             5 x_data = np.random.rand(100)
 6 y_data = x_data*0.1 + 0.2
 7 8‘‘‘构造一个线性模型‘‘‘ 9 b = tf.Variable(0.)
10 k = tf.Variable(0.)
11 y = k*x_data + b
1213‘‘‘二次代价函数‘‘‘14 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_data - y))
15‘‘‘定义一个梯度下降法来进行训练的优化器‘‘‘16 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2)
17‘‘‘最小化代价函数‘‘‘18 train = optimizer.minimize(loss)
1920‘‘‘初始化变量‘‘‘21 init = tf.global_variables_initializer()
2223with tf.Session() as sess:
24    sess.run(init)
25for step in range(201):
26        sess.run(train)
27if step % 20 == 0:
28print(step, sess.run([k, b]))

 

原文：https://www.cnblogs.com/StevenSun1991/p/10134746.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Tensorflow Practice 2-4全部内容，希望文章能够帮你解决Tensorflow Practice 2-4所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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来源：【匿名】