曲线拟合问题

来源：互联网发布：淘宝被扣48分保证金编辑：程序博客网时间：2024/05/19 07:07

1. 直线拟合，几乎是模板程序

#y 是网络计算出来的数据，y_data是真实数据

# 平方差代价函数loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)  # 0.5为学习率train = optimizer.minimize(loss)# 初始化变量，上面只是建立变量init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()sess.run(init)  # run一个图标，init被激活   重要的一步

2. 网络的训练过程
for step in range(200):
    sess.run(train)    if step % 20 == 0:        #打印步数，权值，偏置        print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases))

结果：
0 [ 0.37922099] [ 0.02147558]
20 [ 0.20696808] [ 0.24341425]
40 [ 0.13433076] [ 0.28183916]
60 [ 0.11101826] [ 0.29417139]
80 [ 0.10353626] [ 0.29812935]
100 [ 0.10113496] [ 0.29939961]
120 [ 0.10036424] [ 0.29980734]
140 [ 0.10011692] [ 0.29993817]
160 [ 0.10003753] [ 0.29998016]
180 [ 0.10001207] [ 0.29999363]

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