python程序生成一些三維數據，然后用一個平面去擬合它

1 #! /usr/bin/python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 4 5 6 import tensorflow as tf 7 import numpy as np 8 9 # 使用 NumPy 生成假數據(phony data), 總共 100 個點. 10 x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 隨機輸入 11 y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300 12 13 # 構造一個線性模型 14 # 15 b = tf.Variable(tf.zeros([1])) 16 W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0)) 17 y = tf.matmul(W, x_data) + b 18 19 # 最小化方差 20 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) 21 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) 22 train = optimizer.minimize(loss) 23 24 # 初始化變量 25 init = tf.initialize_all_variables() 26 27 # 啟動圖 (graph) 28 sess = tf.Session() 29 sess.run(init) 30 31 # 擬合平面 32 for step in xrange(0, 201): 33 sess.run(train) 34 if step % 20 == 0: 35 print step, sess.run(W), sess.run(b) View Code

結果如下：

轉載于:https://www.cnblogs.com/Catherinezhilin/p/8035240.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow练习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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