Python实现的TensorFlow入门案例

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 1 collect data
x_data = np.float32（np.random.rand（2002））;
y_data = np.matmul（x_data[[5.2][9.6]]）+3.4;

# 2 Ceate model
W = tf.Variable（tf.random_uniform（[21]-11））;
b = tf.Variable（tf.zeros（[1]））;
y_ = tf.matmul（x_dataW）+b;

# 3 loss function
loss = tf.reduce_mean（tf.square（y_-y_data））;
optimizer = tf.train.GradientDescentOpt