我的第一個神經網路

最近開始學習tensorflow,這是進入神經網路人工智慧的第一道技術關，下面是我的第一個神經網路，代碼如下（解釋詳細）：

# 第一個神經網路

importtensorflowastf

importnumpyasnp

#創建數據

x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)

y_data = x_data*0.1+0.3

#開始創建結構

Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))

biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))

y = Weights*x_data+biases#模擬計算

loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))#計算y和實際y的差別

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)# 建立優化器減小誤差

train = optimizer.minimize(loss)#訓練減少誤差

init = tf.global_variables_initializer()#對建立的結構進行初始化

#結束創建結構

sess = tf.Session()

sess.run(init)#啟動激活init初始化過的內容

# print(sess.run(Weights),sess.run(biases))

forstepinrange(401):#設置訓練次數

sess.run(train)

ifstep%20==:

print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))

sess.close()#關閉會話

列印結果如下：

最後的結果很接近方程參數0.1和0.3，擬合的很成功，

怎麼樣應該還是比較簡單吧，有問題可以諮詢小編！

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