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  • TensorFlow(三):非线性回归

    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 非线性回归
    
    # 使用numpy生成200个随机点
    
    x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]
    noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.shape)
    y_data=np.square(x_data)+noise
    
    # 定义两个placeholder
    x=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
    y=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
    
    # 定义神经网络的中间层
    Weights_L1=tf.Variable(tf.random_normal([1,10])) # 权重,输入层为1,中间层为10个
    biases_L1=tf.Variable(tf.zeros([1,10]))
    Wx_plus_b_L1=tf.matmul(x,Weights_L1)+biases_L1
    L1=tf.nn.tanh(Wx_plus_b_L1) # 使用双曲正切作为激活函数
    
    # 定义输出层
    Weights_L2=tf.Variable(tf.random_normal([10,1]))
    biases_L2=tf.Variable(tf.zeros([1,1]))
    Wx_plus_b_L2=tf.matmul(L1,Weights_L2)+biases_L2
    prediction=tf.nn.tanh(Wx_plus_b_L2)
    
    # 二次代价函数
    loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))
    # 使用梯度下降法
    train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)# 最小化loss
    
    with tf.Session() as sess:
        # 变量初始化
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        for _ in range(2000):
            sess.run(train_step,feed_dict={x:x_data,y:y_data}) # 传入参数
            
        # 获得预测值
        prediction_value=sess.run(prediction,feed_dict={x:x_data})
        
        # 画图
        plt.figure()
        plt.scatter(x_data,y_data)
        plt.plot(x_data,prediction_value,'r-',lw=5)
        plt.show()
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9181530.html
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