import tensorflow as tf
import numpy as np
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data*0.1 + 0.3
#print(x_data)
#print(y_data)
Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))
print(Weights)
print(Weights)

本文通过使用TensorFlow和NumPy实现了一个简单的线性回归模型。该模型使用了随机生成的数据来训练,并展示了如何定义权重和偏置变量。
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