小編最近準備入坑TensorFlow，沒系統的學python，想邊學tf順便一起學python，花很多時間配了環境，今天終於要拿出來曬曬太陽了~
這裡為大家帶來了TensorFlow的最簡單的例子。
小編我的電腦很一般，沒有32G內存，也沒有1080，就windows上直接裝了23333
windows+python 3.6+pycharm+tensorflow cpu
話不多說，直接線性回歸，上圖。
代碼截圖代碼截圖
#接下來貼代碼
#辰星樹洞
import numpy as np #這是Python的一種開源的數值計算擴展，非常強大import tensorflow as tf #導入tensorflow##構造數據##x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32) #隨機生成100個類型為float32的值y_data=x_data*0.1+0.3 #定義方程式y=x_data*A+B##-------####建立TensorFlow神經計算結構##weight=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))biases=tf.Variable(tf.zeros([1]))y=weight*x_data+biases##-------##loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data)) #判斷與正確值的差距optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) #根據差距進行反向傳播修正參數train=optimizer.minimize(loss) #建立訓練器init=tf.initialize_all_variables() #初始化TensorFlow訓練結構sess=tf.Session() #建立TensorFlow訓練會話sess.run(init) #將訓練結構裝載到會話中for step in range(400): #循環訓練400次sess.run(train) #使用訓練器根據訓練結構進行訓練 if step%20==0: #每20次列印一次訓練結果 print(step,sess.run(weight),sess.run(biases)) #訓練次數，A值，B值
執行效果如圖所示
運行效果還在等什麼？
快來開始你的TF的學習吧！