南强小屋 Design By 杰米
我就废话不多说了，直接上代码吧！
#!/bin/bash
# -*-coding=utf-8-*-
import re
import os
import sys
import numpy as np
import tensorflow as tf
'''
程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它.
'''
if __name__ == '__main__':
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100))
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)
with tf.Session() as sess:
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))
pass
运行结果：
0 [[-0.17184146 0.86964405]] [ 0.1381081] 20 [[ 0.08097319 0.36775881]] [ 0.21781394] 40 [[ 0.10813832 0.2485593 ]] [ 0.26939642] 60 [[ 0.10546865 0.2152364 ]] [ 0.28894189] 80 [[ 0.10238092 0.20503291]] [ 0.29606038] 100 [[ 0.10091752 0.20171218]] [ 0.29860607] 120 [[ 0.10033666 0.20059179]] [ 0.29950845] 140 [[ 0.10012084 0.20020625]] [ 0.29982695] 160 [[ 0.10004292 0.20007218]] [ 0.29993913] 180 [[ 0.10001516 0.20002531]] [ 0.29997858] 200 [[ 0.10000535 0.2000089 ]] [ 0.29999247]
最佳拟合结果 W: [[0.100 0.200]], b: [0.300]
以上这篇tensorflow实现二维平面模拟三维数据教程就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？