model=LinearRegressionModel()criterion=torch.nn.MSELoss(size_average=False)optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)forepochinrange(500):pred_y=model(xs)loss=criterion(pred_y,ys)optimizer.zero_grad()
importtensorflowastf # model parameters a=tf.Variable([-1.],tf.float32)b=tf.Variable([50.],tf.float32)# model input and output x=tf.placeholder(tf.float32)linear_model=a*x+b y=tf.placeholder(tf.float32)# loss loss=tf.reduce_sum(tf.square(linear_model-y))/8# sumofthe squares #...
linear_regressor.get_variable_names()#retrieve the name of the variableweights = linear_regressor.get_variable_value("linear/linear_model/total_rooms/weights")[0]#returns the value of variable given by namebias = linear_regressor.get_variable_value("linear/linear_model/bias_weights")#retruns the...
sns.scatterplot(x="data_input",y="data_output",data=data)# 定义顺序模型方法(装饰类),中间层即输出层1,输入层1, model=tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Dense(1,input_shape=(1,)))model.summary()# 设置优化器和损失函数 model.compile(optimizer="adam",loss="mse")history=model...
# 线性回归模型[Linear Regression Model] import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 参数初始化 learning_rate = 0.01 epoch = 1000 display = 50 # 训练数据构造 train_x = np.asanyarray([3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59,2.167, 7.042,10.791,5.313...
(0.0,name="weights") # 权重初始化为0 y_model=model(X,w) cost=tf.square(Y-y_model) #定义一个cost函数 train_op=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost) #优化方法,梯度下降 sess=tf.Session() init=tf.global_variables_initializer() sess.run(init) #初始化全局变量 for...
TensorFlow——LinearRegression简单模型代码 代码函数详解 tf.random.truncated_normal()函数 tf.truncated_normal函数随机生成正态分布的数据,生成的数据是截断的正态分布,截断的标准是2倍的stddev。 zip()函数 zip() 函数用于将可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的对象...
# Create Model # Set model weights W = tf.Variable(rng.randn(), name="weight") b = tf.Variable(rng.randn(), name="bias") # Construct a linear model activation = tf.add(tf.mul(X, W), b)#拟合 X * W + b # Minimize the squared errors ...
Linear Regression(线性回归) 线性回归基本概念 之前基于吴恩达的《机器学习》课程写过相关的线性回归笔记,详情可以看这里。 接下来将简单地对线性回归模型进行分析: 线性回归就是采用最小二乘法对数据点进行线性拟合(Over)。 以下是线性回归的tensorflow实现: ...
self, x): out = self.linear(x) return out # 定义超参数 input_dim = 1output_dim = 1learning_rate = 0.01num_epochs = 100# 创建模型、损失函数和优化器 model = LinearRegressionModel(input_dim, output_dim) criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters...