走进tensorflow第六步——拟合一元二次函数

青旅半醒 2022-02-25 11:50 265阅读 0赞

上次关于学习率的探究可能是由于结构太单一了，造成了某些点的突变，并不能很好地说明问题。。

今天搞一下二次函数，参考博客：[http://www.voidcn.com/article/p-svrdazmh-bro.html][http_www.voidcn.com_article_p-svrdazmh-bro.html]，当然，后来又搜到一篇差不多的博客：[https://www.cnblogs.com/Lee-yl/p/10022942.html][https_www.cnblogs.com_Lee-yl_p_10022942.html]，应该是进一步的加工产品……

开始吧，内容比较多，慢慢来，先上代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 构造满足一元二次方程的函数
    # 构建300个点，区间[-1, 1]，直接用numpy生成等差数列，然后将结果是300个点的一维数组转换为300X1二维数组
    x_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis]
    # 此处加入噪声点，使得他们与x_data的维度一致，并且拟合成均值为0，方差为0.05正态分布
    noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape)
    # 假设的方程，并且加入噪声点
    y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise
    #占位符，None表示任意尺寸
    xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
    ys = tf.placeho

[http_www.voidcn.com_article_p-svrdazmh-bro.html]: http://www.voidcn.com/article/p-svrdazmh-bro.html
[https_www.cnblogs.com_Lee-yl_p_10022942.html]: https://www.cnblogs.com/Lee-yl/p/10022942.html

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