第三章：TensorFlow 基本开发步骤——以逻辑回归拟合二维数据为例

原创

于 2019-03-07 10:33:44 发布 · 315 阅读

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本章通过实例介绍TensorFlow的基本开发流程，包括准备数据、搭建模型、迭代训练和使用模型。核心步骤包括定义输入节点、参数变量、运算、优化函数和模型测试。代码解析部分探讨了数据生成的细节，如均匀分布取样和正太分布的随机数生成，以及滑动平均的概念。

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1、知识点

本章通过一个小例子大概说明TensorFlow的运行机制，其中有大量内容会在第四章详细解释，所以本章的笔记将不会对内容进行过多的解读，而会将重点放在本章的代码解读上。

1.1 样例说明

本章通过拟合 $y = 2 x$ 的100个数据来说明TensorFlow 的基本开发步骤，按照本章来讲深度学习包括这几个步骤:

准备数据
搭建模型
迭代训练
使用模型

这几个步骤在代码解析中再详细解读

1.2 TensorFlow 开发的基本步骤

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