如果还没有配置好TensorFlow2.0环境请先阅读下面博客:
Win10下TensorFlow2.0安装CPU版和GPU版
步骤1:
步骤2
步骤3
步骤4
步骤5
步骤6
步骤7
点两下 OK
步骤8
复制如下代码
import tensorflow as tf
X = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
y = tf.constant([[10.0], [20.0]])
class Linear(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super().__init__()
self.dense = tf.keras.layers.Dense(
units=1,
activation=None,
kernel_initializer=tf.zeros_initializer(),
bias_initializer=tf.zeros_initializer()
)
def call(self, input):
output = self.dense(input)
return output
# 以下代码结构与前节类似
model = Linear()
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)
for i in range(100):
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred = model(X) # 调用模型 y_pred = model(X) 而不是显式写出 y_pred = a * X + b
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y))
grads = tape.gradient(loss, model.variables) # 使用 model.variables 这一属性直接获得模型中的所有变量
optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, model.variables))
if i % 10 == 0:
print(i, loss.numpy())
print(model.variables)
步骤9
运行完有如下输出
0 250.0
10 0.73648137
20 0.6172349
30 0.5172956
40 0.4335389
50 0.36334264
60 0.3045124
70 0.25520816
80 0.2138865
90 0.17925593
[<tf.Variable 'linear/dense/kernel:0' shape=(3, 1) dtype=float32, numpy=
array([[0.40784496],
[1.191065 ],
[1.9742855 ]], dtype=float32)>, <tf.Variable 'linear/dense/bias:0' shape=(1,) dtype=float32, numpy=array([0.78322077], dtype=float32)>]
如果报错可能是环境没有搭建好,建议按照文章开头链接重新配置
如果不能用GPU运算,请看下一篇博客