如何使用Tensorflow在Python中进行线性回归?

Tensorflow是由Google提供的机器学习框架，它是一个开源框架，与Python结合使用以实现算法、深度学习应用等等。它用于研究和生产目的。它具有优化技术，可以快速执行复杂的数学运算。这是因为它使用NumPy和多维数组。这些多维数组也称为“张量”。

该框架支持深度神经网络的工作。它高度可扩展，并附带许多流行的数据集。它使用GPU计算并自动化资源管理。它带有许多机器学习库，并得到良好的支持和文档。该框架具有运行深度神经网络模型、对其进行训练并创建预测各自数据集相关特征的应用程序的能力。

可以使用以下代码将“tensorflow”包安装在Windows上-

pip install tensorflow

张量是TensorFlow中使用的数据结构。它可以帮助连接流程图中的边缘。这个流程图被称为“数据流图”。张量就是多维数组或列表。

以下是一个示例-

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示例

def linear_reg(x):
   return A * x + b
def mean_square_error(y_pred, y_true):
   return tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_true))
optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate)
def run_optimization():
   with tf.GradientTape() as g:
      pred = linear_reg(X)
      loss = mean_square_error(pred, Y)
   gradients = g.gradient(loss, [A, b])
   optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [A, b]))

代码来源- https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/tensorflow_v2/notebooks/2_BasicModels/linear_regression.ipynb

输出

定义线性回归函数并对数据进行调用。
计算完最佳数据点后，计算平均平方误差函数。使用梯度下降函数找到最佳权重。
这些值会显示在控制台上。

解释

• “权重”和“偏置”值是随机初始化的。它们将在训练完成后更新为最佳值。

• 线性方程的一般格式为“Ax + b”，其中“A”是“权重”而“b”是“偏置”值。

• 定义求平均平方误差的函数。

• 还定义了随机梯度下降优化器。

• 定义了一个用于优化的函数，该函数计算梯度并更新权重和偏置的值。

• 数据会受训练指定的步数。