使用 TensorFlow 实现线性模型_tensorflow 线性模型-优快云博客

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本文介绍了如何使用 TensorFlow 实现线性模型，包括变量初始化、模型训练和损失模型。通过示例代码展示了如何利用梯度下降算法进行优化，并探讨了 TensorBoard 中的总结数据生命周期，为模型训练的可视化提供指导。

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使用 TensorFlow 实现模型

上面我们根据实验数据建立了一个线性模型，并为这个线性模型设计了一个损失模型，下面介绍的是怎么在 TensorFlow 中实现我们设计的模型。
在我们的线性模型 y=W×x+by=W×x+b 中，输入xx可以用占位 Tensor 表示，输出yy可以用线性模型的输出表示，我们需要不断的改变WW和bb的值，来找到一个使lossloss最小的值。这里WW和bb可以用变量 Tensor 表示。使用tf.Variable()可以创建一个变量 Tensor，如下就是我们模型的实现代码：

import tensorflow as tf

# 创建变量 W 和 b 节点，并设置初始值
W = tf.Variable([.1], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([-.1], dtype=tf.float32)
# 创建 x 节点，用来输入实验中的输入数据
x = tf.placeholder(tf.float32)
# 创建线性模型
linear_model = W*x + b

# 创建 y 节点，用来输入实验中得到的输出数据，用于损失模型计算
y = tf.placeholder(tf.float32)
# 创建损失模型
loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y))

# 创建 Session 用来计算模型
sess = tf.Session()

通过tf.Variable()创建变量 Tensor 时需要设置一个初始值，但这个初始值并不能立即使用，例如上面的代码中，我们使用print(sess.run(W))尝试打印W的值会得到下面提示未初始化的异常

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value Variable

变量 Tensor 需要经过下面的 init 过程后才能使用：

初始化变量

init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)

这之后再使用print(sess.run(W))打印就可以看到我们之前赋的初始值：
[ 0.1]

变量初始化完之后，我们可以先用上面对W和b设置的初始值0.1和-0.1运行一下我们的线性模型看看结果：

print(sess.run(linear_model, {
   
   x: [1, 2, 3, 6, 8