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由浅入深之Tensorflow(1)----linear_regression实现

时间:2016-12-06 09:29:08      阅读:212      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:.sh   class   target   翻译   for   import   active   data   实现   

  Tensorflow是目前非常流行的deeplearning框架,学习Tensorflow最好的方法是github上的tf项目https://github.com/tensorflow/tensorflow

或者阅读极客学院主导翻译的中文教程http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/how_tos/reading_data.html 。

  此处对tensorflow的基本语法不予赘述,直接贴上源码:

import numpy as np
import tensorflow as tf

#准备数据 trainX
= np.linspace(-1, 1, 101) trainY = 2 * trainX + np.random.randn(*trainX.shape) * 0.33
#定义模型
def model(X, w): return tf.mul(X, w)
#初始化数据流图 X
= tf.placeholder(float) Y = tf.placeholder(float) w = tf.Variable(0.0, name = weights) y_ = model(X, w)

#评估模型 cost
= tf.square(Y - y_) train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cost) sess = tf.InteractiveSession() init = tf.initialize_all_variables() #训练 sess.run(init) for i in range(100): for (x, y) in zip(trainX, trainY): sess.run(train_op, feed_dict = {X: x, Y: y}) print sess.run(w) sess.close()

 

由浅入深之Tensorflow(1)----linear_regression实现

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原文地址:http://www.cnblogs.com/upright/p/6136193.html

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