TensorFlow课程01 Hello Tensorflow

单个神经元拟合二维空间样本点的Demo

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import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras

# 使用keras构建单层神经网络,Dense是一层神经网络
model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
# 使用随机梯度下降,使用均方误差损失函数
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 设置训练集
xs = np.array([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype=float)
ys = np.array([-3.0, -1.0, 1.0, 3.0, 5.0, 7.0], dtype=float)

# 训练模型,训练500次epoch
model.fit(xs, ys, epochs=500)

# 预测结果
print(model.predict([10.0]))

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