【TensorFlow】（01）線性回歸
特別說明
代碼地址：Github
環境說明
平臺：WIN10（教育版）
環境：Anaconda5.2（Python3.6.6）
IDE：Pacharm2018.2.3（專業版）
TensorFlow：1.8.0（CPU）
任務目標
實現線性回歸模型
代碼實現
代碼解析
1-2：導入必要庫NumPy、matplotlib
3：導入tensorflow
5-8：設置超參數：學習率、叠代次數、訓練集比例
10-17：生成數據，並拆分數據集，自定義預測樣本
20-21：設置樣本占位符，為樣本輸入提供入口
23-24：設置變量存儲學習參數
25：正向傳播計算 w * x + b
27：選取損失函數
28：選取優化器
29：叠代的單步
31-32：開啟會話並初始化變量
34-38：訓練
36：叠代一次
37：求出損失
38：輸出損失
40-42：輸出測試集的損失
44-45：輸出預測樣本結果
47-50：畫圖
完
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