用TensorFlow随机产生w和b,为了图形显示需要,分别定义名称myw和myb
w = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.,1.),name='myw')
b = tf.Variable(tf.zeros([1]),name='myb')
#根据随机产生的w和b,结合上面随机产生的特征向量x_data,经过计算得出预估值y = w * x_data + b#以预估值y和实际值y_data之间的均方差作为损失
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data,name='mysquare'), name='myloss')
#采用梯度下降法来优化参数
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)train = optimizer.minimize(loss,name='mytrain')
构建线性回归的Graph发生错误
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