• Tensorflow入门篇


     参考Tensorflow中文网(http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html) ,写一个入门.

    1.打开pyCharm,新建一个py文件,

    import tensorflow as tf
    import numpy as np

    2.然后静等pyCharm安装好 tensorflow和numpy 

    3.然后控制台查看一下,是否装好.

    import tensorflow as tf
    tf.__version__

     4.代码copy过来

    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    
    # 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点.
    x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100))  # 随机输入
    y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300
    
    # 构造一个线性模型
    #
    b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
    W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))
    y = tf.matmul(W, x_data) + b
    
    # 最小化方差
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
    train = optimizer.minimize(loss)
    
    # 初始化变量
    init = tf.initialize_all_variables()
    
    # 启动图 (graph)
    sess = tf.Session()
    sess.run(init)
    
    # 拟合平面
    
    # for step in xrange(0, 201):  # 在Python 3中,range()与xrange()合并为range( )。
    for step in range(0, 201):
        sess.run(train)
        if step % 20 == 0:
            print(step, sess.run(W), sess.run(b))

     # 得到最佳拟合结果 W: [[0.100  0.200]], b: [0.300]

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/coloz/p/10977627.html
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