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我就废话不多说了，直接上代码吧！
#!/bin/bash
# -*-coding=utf-8-*-
import re
import os
import sys
import numpy as np
import tensorflow as tf
'''
程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它.
'''
if __name__ == '__main__':
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100))
y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300
# 构造一个线性模型
#
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))
y = tf.matmul(W, x_data) + b
# 最小化方差
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)
# 初始化变量
init = tf.initialize_all_variables()
# 启动图 (graph)
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
# 拟合平面
for step in range(0, 201):
sess.run(train)
if step % 20 == 0:
print(step, sess.run(W), sess.run(b))
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