22、TensorFlow教程--- 梯度下降优化

梯度下降优化被认为是数据科学中的一个重要概念。

考虑以下步骤以了解梯度下降优化的实现 −

步骤 1
包括必要的模块，并通过它们声明 x 和 y 变量，我们将通过这些变量来定义梯度下降优化。

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(2, name = 'x', dtype = tf.float32)
log_x = tf.log(x)
log_x_squared = tf.square(log_x)

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(log_x_squared)

步骤 2
初始化必要的变量，并调用优化器来定义并调用具有相应函数的优化器。

init = tf.initialize_all_variables()

def optimize():
   with tf.Session() as session:
      session.run(init)
      print("starting at", "x:", session.run(x), "log(x)^2:", session.run(log_x_squared))
      
      for step in range(10):
         session.run(train)
         print("step", step, "x:", session.run(x), "log(x