Tensorflow生成了一些三維資料, 然後用一個平面擬合它
1、程式碼
2、執行結果import tensorflow as tf import numpy as np # 使用 NumPy 生成假資料(phony data), 總共 100 個點. x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 隨機輸入 y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300 # 構造一個線性模型 # 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) # 初始化變數 init = tf.global_variables_initializer() # 啟動圖 (graph) sess = tf.Session() sess.run(init) # 擬合平面 for step in range(0, 201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run(W), sess.run(b))
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