使用TensorFlow實現(xiàn)簡單線性回歸模型
更新時間：2019年07月19日 11:17:50 作者：王勇21633012
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了使用TensorFlow實現(xiàn)簡單線性回歸模型，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
本文使用TensorFlow實現(xiàn)最簡單的線性回歸模型，供大家參考，具體內(nèi)容如下
線性擬合y=2.7x+0.6，代碼如下:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n = 201 # x點數(shù)
X = np.linspace(-1, 1, n)[:,np.newaxis] # 等差數(shù)列構(gòu)建X，[:,np.newaxis]這個是shape，這一行構(gòu)建了一個n維列向量（[1,n]的矩陣）
noise = np.random.normal(0, 0.5, X.shape) # 噪聲值，與X同型
Y = X*2.7 + 0.6 + noise # Y
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # 下面兩行是占位符tf.placeholder(dtype, shape)
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
w = tf.Variable(1.1) # 這兩行是weight變量，bias變量，括號中是初始值
b = tf.Variable(0.2)
ypredict = tf.add(w*xs,b) # 根據(jù) w, b 產(chǎn)生的預(yù)測值
loss = tf.reduce_sum(tf.pow(ys-ypredict,2.0))/n # 損失函數(shù)，tf.reduce_sum()按某一維度元素求和，默認(rèn)為按列
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss) # 梯度下降優(yōu)化器，0.01學(xué)習(xí)率，最小化losss
init = tf.global_variables_initializer() # 初始化所有變量
with tf.Session() as sess:
sess.run(init) # 運行初始化
for i in range (1000): # 迭代1000次
sess.run(optimizer, feed_dict = {xs:X,ys:Y}) # 運行優(yōu)化器，梯度下降用到loss，計算loss需要xs, ys所以后面需要feed_dict
if i%50==0: # 每隔50次迭代輸出w,b,loss
# 下面sess.run(w),sess.run(b)里面沒有feed_dict是因為打印w,b不需要xs,ys，而打印loss需要
print ("w:",sess.run(w),"\t b:", sess.run(b), "\t loss:", sess.run(loss,feed_dict={xs:X,ys:Y}))
plt.plot(X,X*sess.run(w)+sess.run(b)) # 運行迭代之后繪制擬合曲線，這需要在sess里面運行是因為要用到w,b
plt.scatter(X,Y) # 繪制被擬合數(shù)據(jù)（散點）
plt.show() # 繪制圖像
結(jié)果：
w: 1.1106868 b: 0.2086223 loss: 1.2682248 w: 1.5626049 b: 0.4772562 loss: 0.7024503 w: 1.8849733 b: 0.57508457 loss: 0.47280872 w: 2.1149294 b: 0.61071056 loss: 0.36368176 w: 2.278966 b: 0.6236845 loss: 0.30917725 w: 2.3959787 b: 0.6284093 loss: 0.2815788 w: 2.4794474 b: 0.6301298 loss: 0.26755357 w: 2.5389886 b: 0.63075644 loss: 0.26041925 w: 2.5814607 b: 0.6309848 loss: 0.2567894 w: 2.611758 b: 0.6310678 loss: 0.25494233 w: 2.6333694 b: 0.6310981 loss: 0.25400248 w: 2.6487865 b: 0.631109 loss: 0.2535242 w: 2.659784 b: 0.63111293 loss: 0.25328085 w: 2.6676288 b: 0.6311139 loss: 0.25315702 w: 2.6732242 b: 0.6311139 loss: 0.25309405 w: 2.6772156 b: 0.6311139 loss: 0.25306198 w: 2.6800632 b: 0.6311139 loss: 0.25304565 w: 2.6820953 b: 0.6311139 loss: 0.25303733 w: 2.6835444 b: 0.6311139 loss: 0.25303313 w: 2.684578 b: 0.6311139 loss: 0.25303096
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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