Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码

Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码

import tensorflow as tf

import numpy as np

 

# 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点.

x_data =np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 随机输入

y_data = np.dot([0.100, 0.200],x_data) + 0.300

 

# 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)

train =optimizer.minimize(loss)

 

# 初始化变量

init =tf.initialize_all_variables()

 

# 启动图 (graph)

sess = tf.Session()

sess.run(init)

 

# 拟合平面

for step in range(0, 201):

    sess.run(train)

    if step % 20 == 0:

        print step, sess.run(W), sess.run(b)

 

# 得到最佳拟合结果 W: [[0.100  0.200]], b: [0.300]

运行某代码时，报错：NameError:name ‘xrange’ is not defined

原因：在Python 3中，range()与xrange()合并为range( )。

解决办法：将xrange( )函数全部换为range( )。