例子2 - Tensorflow | 莫烦Python
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例子2

作者: 莫烦 编辑: 莫烦 2016-11-03

学习资料:

Tensorflow 是非常重视结构的, 我们得建立好了神经网络的结构, 才能将数字放进去, 运行这个结构.

这个例子简单的阐述了 tensorflow 当中如何用代码来运行我们搭建的结构.

创建数据

首先, 我们这次需要加载 tensorflow 和 numpy 两个模块, 并且使用 numpy 来创建我们的数据.

接着, 我们用 tf.Variable 来创建描述 y 的参数. 我们可以把 y_data = x_data*0.1 + 0.3 想象成 y=Weights * x + biases, 然后神经网络也就是学着把 Weights 变成 0.1, biases 变成 0.3.

搭建模型

计算误差

接着就是计算 yy_data 的误差:

传播误差

反向传递误差的工作就教给optimizer了, 我们使用的误差传递方法是梯度下降法: Gradient Descent 让后我们使用 optimizer 来进行参数的更新.

训练

到目前为止, 我们只是建立了神经网络的结构, 还没有使用这个结构. 在使用这个结构之前, 我们必须先初始化所有之前定义的Variable, 所以这一步是很重要的!

接着,我们再创建会话 Session. 我们会在下一节中详细讲解 Session. 我们用 Session 来执行 init 初始化步骤. 并且, 用 Sessionrun 每一次 training 的数据. 逐步提升神经网络的预测准确性.


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