运用TensorFlow进行简单实现线性回归、梯度下降示例

运用TensorFlow进行简单实现线性回归

步骤1：导入库

在这个步骤中，我们需要导入TensorFlow库和numpy库。

import tensorflow as tf
import numpy as np

步骤2：准备数据

在这个步骤中，我们需要生成训练数据。

x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = 2 * x + np.random.randn(*x.shape) * 0.3

步骤3：构建模型

在这个步骤中，我们需要定义一个需要训练的可调节参数。

w = tf.Variable(0.0, name="weight")
b = tf.Variable(0.0, name="bias")

然后，我们需要定义线性回归模型。

y_pred = w * x + b

步骤4：定义损失函数

在这个步骤中，我们需要定义一个损失函数。

loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y))

步骤5：定义优化器

在这个步骤中，我们需要定义一个优化器。

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(loss)

步骤6：初始化变量

在这个步骤中，我们需要初始化所有变量。

init = tf.global_variables_initializer()

步骤7：开始训练

在这个步骤中，我们需要开始训练模型。

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    epochs = 100
    for i in range(epochs):
        _, l = sess.run([optimizer, loss])
        if i % 10 == 0:
            print("Epoch %d loss: %.4f" % (i+1, l))
    w_pred, b_pred = sess.run([w, b])

步骤8：输出结果

在这个步骤中，我们可以输出我们得到的结果。

print("W is %.4f, b is %.4f" % (w_pred, b_pred))

运用TensorFlow进行梯度下降示例

步骤1：导入库

在这个步骤中，我们需要导入TensorFlow库。

import tensorflow as tf

步骤2：构建模型

在这个步骤中，我们需要定义需要训练的可调节参数。

w = tf.Variable(0.0, name="weight")
b = tf.Variable(0.0, name="bias")

然后，我们需要定义一个数学公式。

y = 5 * w + 3 * b + 2

步骤3：定义损失函数

在这个步骤中，我们需要定义一个损失函数。

loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - 15))

步骤4：定义优化器

在这个步骤中，我们需要定义一个优化器。

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.005).minimize(loss)

步骤5：初始化变量

在这个步骤中，我们需要初始化所有变量。

init = tf.global_variables_initializer()

步骤6：开始训练

在这个步骤中，我们需要开始训练模型。

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    epochs = 50
    for i in range(epochs):
        _, l = sess.run([optimizer, loss])
        print("Epoch %d loss: %.4f" % (i+1, l))

步骤7：输出结果

在这个步骤中，我们可以输出我们得到的结果。

w_pred, b_pred = sess.run([w, b])
print("W is %.4f, b is %.4f" % (w_pred, b_pred))