如何使用TensorFlow神经网络构造线性回归模型

小编给大家分享一下如何使用TensorFlow神经网络构造线性回归模型，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

先制作一些数据：

import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt# 随机生成1000个点，围绕在y=0.1x+0.3的直线周围num_points = 1000vectors_set = []for i in range(num_points):    x1 = np.random.normal(0.0, 0.55)    # np.random.normal(mean,stdev,size)给出均值为mean，标准差为stdev的高斯随机数（场），当size赋值时，如：size=100，表示返回100个高斯随机数。    y1 = x1 * 0.1 + 0.3 + np.random.normal(0.0, 0.03)    # 后面加的高斯分布为人为噪声    vectors_set.append([x1, y1])# 生成一些样本x_data = [v[0] for v in vectors_set]y_data = [v[1] for v in vectors_set]plt.scatter(x_data, y_data, c='r')plt.show()# 构造1维的w矩阵，取值是随机初始化权重参数为[-1, 1]之间的随机数w = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0), name='w')# 构造1维的b矩阵，初始化为0b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name='b')# 建立回归公式，经过计算得出估计值yy = w * x_data +b# 定义loss函数,估计值y和实际值y_data之间的均方误差作为损失loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data), name='loss')# 采用梯度下降法来优化参数，学习率为0.5optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)# train相当于一个优化器，训练的过程就是最小化losstrain = optimizer.minimize(loss, name='train')sess = tf.Session()# 全局变量的初始化init = tf.global_variables_initializer()sess.run(init)# 打印初始化的w和bprint('w = ', sess.run(w), 'b = ', sess.run(b), 'loss = ', sess.run(loss))# 训练迭代20次for step in range(20):    sess.run(train)    # 打印训练好的w和b    print('w = ', sess.run(w), 'b = ', sess.run(b), 'loss = ', sess.run(loss))

代码运行一下，下面这个图就是上面代码刚刚构造的数据点：

有了数据之后，接下来构造线性回归模型，去学习出来这个数据符合什么样的w和b，训练完后看下得到的w和b是不是接近构造数据时的w和b，最后一次结果是w = [ 0.10149562] b = [ 0.29976717] loss = 0.000948041的，也就是这个线性回归模型学习到了数据的分布规则。也可以看出随着训练次数的迭代，loss值也越来越小，也就是模型越来越好，将训练出来的w和b构造成图中蓝色的线，这条线就是当前最能拟合数据的直线了。运行结果如图所示：

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