使用TensorFlow怎么實(shí)現(xiàn)一個(gè)線性回歸模型-創(chuàng)新互聯(lián)

使用TensorFlow怎么實(shí)現(xiàn)一個(gè)線性回歸模型？相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無(wú)策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。

目前創(chuàng)新互聯(lián)已為上千余家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、虛擬空間、綿陽(yáng)服務(wù)器托管、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、孫吳網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長(zhǎng)，共同發(fā)展。

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(diǎn)數(shù)
X = np.linspace(-1, 1, n)[:,np.newaxis] # 等差數(shù)列構(gòu)建X，[:,np.newaxis]這個(gè)是shape，這一行構(gòu)建了一個(gè)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(hào)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(cè)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(yùn)行初始化 
 for i in range (1000): # 迭代1000次 
  sess.run(optimizer, feed_dict = {xs:X,ys:Y}) # 運(yùn)行優(yōu)化器，梯度下降用到loss，計(jì)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?yàn)榇蛴,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(yùn)行迭代之后繪制擬合曲線，這需要在sess里面運(yùn)行是因?yàn)橐玫絯,b 
 plt.scatter(X,Y) # 繪制被擬合數(shù)據(jù)（散點(diǎn)） 
 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

看完上述內(nèi)容，你們掌握使用TensorFlow怎么實(shí)現(xiàn)一個(gè)線性回歸模型的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無(wú)理由+7*72小時(shí)售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國(guó)服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡(jiǎn)單易用、服務(wù)可用性高、性價(jià)比高”等特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場(chǎng)景需求。

當(dāng)前題目：使用TensorFlow怎么實(shí)現(xiàn)一個(gè)線性回歸模型-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)址：http://muchs.cn/article18/ddcidp.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)站策劃、關(guān)鍵詞優(yōu)化、網(wǎng)站營(yíng)銷、品牌網(wǎng)站建設(shè)、云服務(wù)器、建站公司

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)