Tensorflow之创建我的第一个神经网络

用Tensorflow创建一个神经网络拟合y=0.1*x+0.3
IDE环境 spyder3
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
需要加载tensorflow和numpy两个模块并使用numpy来创建数据
如果你是入门小白，记住#是注释

# -*- coding: utf-8 -*-"""Spyder EditorThis is a temporary script file."""import tensorflow as tfimport numpy as np#creat datax_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3###creat tensorflow structure start####tf.Variable来创建描述y 的参数，可以把y_data=x_data*0.1+0.3想象成y=Weights*x+biases然后就是神经网络学者把Weights变成0.1，把biases变成0.3Weights=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))biases=tf.Variable(tf.zeros([1]))y=Weights*x_data+biases#计算误差并使用optimizer更新loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)#0.5指的是机器学习的学习效率train=optimizer.minimize(loss)#在使用神经网络结构之前必须初始话所有之前定义的Variable#init=tf.initialize_all_variables()init=tf.global_variables_initializer()#接着创建会话Session并执行init初始化，run每次的training数据###creat tensorflow structure start####激活部分sess像是指针run激活sess=tf.Session()sess.run(init)#Very importantfor step in range(201):    sess.run(train)    if step%20==0:        print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))#设置步长为20，tensor张量数据流。

下面是运行的结果

runfile('C:/Users/lenovo/.spyder-py3/temp.py', wdir='C:/Users/lenovo/.spyder-py3')0 [ 0.22723424] [ 0.32399315]20 [ 0.12191442] [ 0.28773913]40 [ 0.10554054] [ 0.29690015]60 [ 0.10140079] [ 0.2992163]80 [ 0.10035416] [ 0.29980186]100 [ 0.10008955] [ 0.29994991]120 [ 0.10002264] [ 0.29998735]140 [ 0.10000572] [ 0.29999682]160 [ 0.10000144] [ 0.29999921]180 [ 0.10000038] [ 0.2999998]200 [ 0.10000009] [ 0.29999995]

可以看到在训练200次的时候结果已经非常接近y=0.1*x+0.3.
好了，tensorflow的第一个尝试就完成了。