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- #-*- coding: utf-8 -*-
- #引用必要函數
- import tensorflow as tf
- import numpy as np
- # creat data
- #創造 亂數100個亂數 值介於0~1之間
- x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
- #訂出要學習的函數 這裡要學的是 weight:0.1 biases:0.3
- y_data = x_data*0.1+0.3
- ###creat tensorflow structure start###
- #定立 weights 的 範圍 和初始化
- Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))
- biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))
- #定立 給 tensorflow 學習的函數
- y = Weights*x_data + biases
- #建立 loss 規則
- loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))
- #選擇學習機制
- optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) #learning rate
- #像tensorflow 說 訓練規則就是把 loss 減到最小 最好是0
- train = optimizer.minimize(loss)
- #初始化所有變數
- init = tf.initialize_all_variables()
- ###creat tensorflow structure end###
- #上面都是建立規則
- #*****************************************************開始訓練
- #建立sess
- sess = tf.Session()
- #記得初始化
- sess.run(init) #Very important
- """
- 跑 for 迴圈 更新wight201次
- 然後每訓練20次 印出一次weight
- """
- for step in range(201):
- sess.run(train)
- if step % 20 ==0:
- print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))
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