Tensorflow——Day1

1、代码

import tensorflow as tf
import numpy as np 
# 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个三维点.
x_data = np.float32(np.random.rand(2,100))
y_data = np.dot([0.100,0.200],x_data)+0.300

"""
显示中间结果
print("X:")
print(x_data)
print("Y:")
print(y_data)
"""

# 构造一个线性模型
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
w = tf.Variable(tf.random_uniform([1,2],-1.0,1.0))
y = tf.matmul(w,x_data)+b

# 最小化方差
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) #0.5为学习率 
train= optimizer.minimize(loss)

#初始化变量 如果定义 Variable, 就一定要 initialize
# init = tf.initialize_all_variables()  # tf 马上就要废弃这种写法
init = tf.global_variables_initializer() # 替换成这样就好

# 启动图
sess = tf.Session()
sess.run(init)

#python2中使用的是xrange，而到python3中已经改为了range
for step in range(0,201):
    sess.run(train)
    if step % 20 == 0: #每20打印一次
        print(step,sess.run(w),sess.run(b),sess.run(loss))
write = tf.summary.FileWriter('./graphs',sess.graph)    
write.close()

#显示图 tensorboard --logdir="./graphs"

2、终端输入：

tensorboard --logdir="./graphs"

3、显示图