本文介绍了如何使用TensorFlow解决回归问题，通过Python编程和示例代码展示模型构建、训练过程，包括数据准备、模型定义、编译、训练和预测。这是一个简单的线性回归模型，适用于初学者理解深度学习在回归任务中的应用。
深度学习是一种强大的机器学习方法，可以用于解决各种问题，包括回归问题。在这篇文章中，我们将介绍如何使用TensorFlow库来实现回归问题的深度学习算法。我们将使用Python编程语言，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用TensorFlow和NumPy库。
import tensorflow as tf
import numpy as np
接下来，我们需要准备我们的训练数据。对于回归问题，我们需要有输入和对应的输出。在这个例子中，我们将使用一个简单的线性函数作为我们的回归模型。我们将生成一些随机数据作为训练样本。
# 生成随机数据
x_train = np.random.rand
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