TensorFlow环境搭建，第一个线性问题_iimport tensorflow-优快云博客

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本文记录了使用Python3.8和TensorFlow2.4搭建环境的过程，整个安装顺利，没有遇到问题。作者进行了一个简单的线性回归实验，数据集基于受教育时长与收入的关系，采用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行训练。

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TensoFlow环境搭建极其测试

前言
一、使用步骤
- 1.代码
- 2.说明

前言

一、使用步骤

1.代码

代码如下（示例）：

iimport tensorflow as tf
#通过print(tf.__version__)可以查看版本信息
#print("TensorFlow版本:{}".format(tf.__version__))
import pandas as pd
data = pd.read_csv('education.csv') #读文件是无列名则输出的结果默认把第一个数据当作列属性
#查看数据print(data)
#绘制一个散点图
import matplotlib.pyplot as plt
#%matplotlib inline
plt.scatter(data.education,data.income)
#plt.show()
inputValue = data.education
realValue = data.income
model = tf.keras.Sequential() #创建一个模型sequence模型并且初始化了
model.add(tf.keras.layers.Dense(1,input_shape=(1,)))#dense两个主义的参数，输出的维度是1，输入数据的shape（）
model.summary() #y = ax + b
model.compile(optimizer='adam',loss = 'mse') #MSE:mean square error
history = model.fit(inputValue,realValue,epochs = 5000)
print(model.predict(pd.Series([20])))

2.说明

第一天搭建tensflow，使用的是python3.8，TensorFlow2.4整个过程很顺利，没有碰到奇奇怪怪的问题。使用pip3 install tensorflow-cpu 安装，估计是网络不是很好从头至尾有快十分钟吧，然后就写了段代码测试一下能不能用。结果是可以的。数据集是一个二维的，经典的受教育时长和收入。一个简单的线性回归，损失函数是均方误差函数，最优化方法使用的是adam，初学者，如有错误欢迎不吝赐教。