TensorFlow 2 来训练一个线性回归模型

本节将通过一个简单的示例，带领大家了解如何使用 TensorFlow 2 来训练一个线性回归模型。这个例子将帮助大家掌握如何从数据处理、模型构建、训练到评估等步骤，逐步实现一个基础的机器学习任务。

下面是代码的详细讲解。

import tensorflow as tf
import pandas as pd

首先，我们导入了 TensorFlow 和 Pandas 库。TensorFlow 用于构建和训练我们的机器学习模型，Pandas 用于处理和加载数据。Pandas 是非常强大的数据处理工具，它能够帮助我们方便地加载 CSV 文件并进行数据预处理。

# 读取数据
data = pd.read_csv('./data/line_fit_data.csv').values

这里我们使用 Pandas 的 read_csv 函数来读取存储在 line_fit_data.csv 文件中的数据。.values 方法将数据转换成一个 NumPy 数组，方便后续处理。

# 划分训练集和测试集
x = data[:-10, 0]
y = data[:-10, 1