1、生成高斯分布的随机数 导入numpy模块,通过numpy模块内的方法生成一组在方程 周围小幅波动的随机坐标。代码如下: 运行上述代码,输出图形如下: 2、采用TensorFlow来获取上述方程的系数 首先搭建基本的预估模型y = w ...
输出一个batch看一下: 这里是其中一个batch,它包含 条原数据。 因为我们要求循环所有数据 次,而每一次循环都是小批量循环,每个小批量里都有 条数据,所以首先写出两个for循环,最里层的循环是每次循环 条数据。 我们通过调用tensorflow.GradientTape记录动态图梯度,之前定义的损失函数是均方误差,需要真实值和模型值,于是把model X 和y输入loss里。 我们可以记 ...
2020-04-07 20:50 0 1511 推荐指数:
1、生成高斯分布的随机数 导入numpy模块,通过numpy模块内的方法生成一组在方程 周围小幅波动的随机坐标。代码如下: 运行上述代码,输出图形如下: 2、采用TensorFlow来获取上述方程的系数 首先搭建基本的预估模型y = w ...
结果: ...
准备数据: 实现线性回归: ...
TensorFlow实现线性回归 #实现线性回归 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt rng = np.random learn_rate = 0.01 ...
利用TensorFlow实现多元线性回归,代码如下: 数据集下载:下载地址 ...
随机、mini-batch、batch(见最后解释) 在每个 epoch 送入单个数据点。这被称为随机梯度下降(stochastic gradient descent)。我们也可以在每个 epoch ...
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