Operations(操作)
操作类别操作举例基本操作split,rank,reshape,random_shuffle,slice,concat,...逐元素的数学操作add,subtract,multiply,div,greater,less,equal,exp,log,...矩阵操作eye,matmul,matrix_inverse,matrix_determinant,...状态型操作Variable,assign,assign_add,...神经网络操作sigmoid,relu,softmax,max_pool,dropout,conv2d,dynamic_rnn,...保存/还原操作train.saver.save,train.saver.restore模型训练操作train.GradientDescentOptimizer,train.AdamOptimizer,...
一些等价的操作
操作等价操作tf.add(a, b)a+btf.subtract(a, b)a-btf.multiply(a, b)a*btf.div(a, b)a/btf.mod(a,b)a%btf.square(a)a*a
代码讲解
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
梯度下降的优化方法来快速解决线性回归问题
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
#构建数据
points_num = 100
vectors = []
#用 Numpy 的正态随机分布函数生成 100 个点
#这些点的 (x, y) 坐标值对应线性方程 y = 0.1 * x + 0.2
#权重 (Weight) 0.1, 偏差 (Bias) 0.2
for i in xrange(points_num):
x1 = np.random.normal(0.0, 0.66)
'''
numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)这函数为高斯分布
np.random.randn(size)为标准正态分布（μ=0,σ=1）
loc：float
此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）
scale：float
此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）
size：int or tuple of ints
输出的shape，默认为None，只输出一个值,如果是2的话就是两个，0的话输出空数组和数组深度
'''
y1 = 0.1 * x1 + 0.2 + np.random.normal(0.0, 0.04)
vectors.append([x1, y1])
x_data = [v[0] for v in vectors] #真实的点的 x 的坐标
y_data = [v[1] for v in vectors] #真实的点的 y 的坐标
#图像 1： 展示100个随机数据点
plt.plot(x_data, y_data, "*", label="Original data") #红色星形的点
plt.title("Linear Regression using Gradient Descent")
plt.legend()
plt.show()
#构建线性回归模型
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) #初始化 Weight，
'''
tf.random_uniform((6, 6), minval=low,maxval=high,dtype=tf.float32)))
返回6*6的矩阵，产生于low和high之间，产生的值是均匀分布的。
'''
b = tf.Variable(tf.zeros([1])) #初始化 Bias，长度是一个
y = W * x_data + b #模型计算出来的 y
#定义损失函数 loss function 或 cost function(代价函数)
#对 Tensor 的所有维度计算 ( y - y_data) ^ 2 之和 / N
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))
#用梯度下降的优化器来优化我们的 loss function
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) #设置学习率 0.5,,每次
train = optimizer.minimize(loss)
#不断寻找训练出最小损失
# 创建会话
sess = tf.Session()
#初始化数据流图中的所有变量
init = tf.global_variables_initializer()
'''
global_variables_initializer
返回一个用来初始化 计算图中 所有global variable的 op
sess.run(tf.global_variables_initializer())
就是 run了 所有global Variable 的 assign op
'''
sess.run(init)
#训练 20 步
for step in xrange(20):
# 优化每一步
sess.run(train)
'''
每一次训练的结果都显示出来，神经网络每一次的学习率是0.5
'''
#打印出每一步的损失，权重和偏差
print ("Step=%d, Loss=%f, [Weight=%f Bias=%f]") % (step, sess.run(loss), sess.run(W), sess.run(b))
#图像 2 ： 绘制所有的点并且绘制出最佳拟合的直线
plt.plot(x_data, y_data, "r*", label="Original data") #红色星形的点
plt.title("Linear Regression using Gradient Descent")
plt.plot(x_data, sess.run(W) * x_data + sess.run(b), label="Fitted line") #拟合的线
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
#关闭会话
sess.close()
运行效果
