我的第一个神经网络

最近开始学习tensorflow,这是进入神经网络人工智能的第一道技术关，下面是我的第一个神经网络，代码如下（解释详细）：

# 第一个神经网络

importtensorflowastf

importnumpyasnp

#创建数据

x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)

y_data = x_data*0.1+0.3

#开始创建结构

Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))

biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))

y = Weights*x_data+biases#模拟计算

loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))#计算y和实际y的差别

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)# 建立优化器减小误差

train = optimizer.minimize(loss)#训练减少误差

init = tf.global_variables_initializer()#对建立的结构进行初始化

#结束创建结构

sess = tf.Session()

sess.run(init)#启动激活init初始化过的内容

# print(sess.run(Weights),sess.run(biases))

forstepinrange(401):#设置训练次数

sess.run(train)

ifstep%20==:

print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))

sess.close()#关闭会话

打印结果如下：

最后的结果很接近方程参数0.1和0.3，拟合的很成功，

怎么样应该还是比较简单吧，有问题可以咨询小编！

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