创建线性回归模型

TensorFlow API 是 TensorFlow 框架的核心组成部分，它提供了构建和训练机器学习模型的丰富接口。以下是一些 TensorFlow API 的关键点：

安装 TensorFlow

在开始之前，您需要安装 TensorFlow。可以通过以下命令进行安装：

pip install tensorflow

基本概念

TensorFlow 中的主要概念是 Tensor（张量），它是多维数组，是 TensorFlow 的数据类型。以下是一些基本概念：

Tensor：数据的基本单位。
Graph：包含所有计算操作的图。
Session：执行计算图的上下文。

示例代码

以下是一个简单的 TensorFlow 示例，用于创建一个线性回归模型：

import tensorflow as tf


X = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=tf.float32)
y = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=tf.float32)

# 创建变量
w = tf.Variable(tf.random.normal([1]), dtype=tf.float32)
b = tf.Variable(tf.zeros([1]), dtype=tf.float32)

# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - (w * X + b)))

# 定义优化器
optimizer = tf.optimizers.SGD(0.01)

# 训练模型
for _ in range(1000):
    optimizer.minimize(loss, var_list=[w, b])

# 输出结果
print("权重:", w.numpy())
print("偏置:", b.numpy())

创建线性回归模型

安装 TensorFlow

基本概念

示例代码

更多资源