TensorFlow（2） 非线性回归（一个隐藏层）

非线性回归

#使用numpy生成200个随机点
#np.linspace(-0.5,0.5,200)#表示在-0.5到0.5之间生成200个随机点，均匀分布
#np.newaxis：将原本[0，1，2，3]排列的矩阵转置为
[1,
2,
3]这样的排列
x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] #表示生成200行一列的数据

#生成一些干扰项，和x_data形状一致
noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.shape)
y_data=np.square(x_data)+noise

#定义两个占位符placeholder
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])#[None,1]表示形状，随机行，1列
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])

#定义神经网络的中间层
Weights_L1=tf.Variable(tf.random_normal([1,10]))#连接输入层和中间层的神经元。输入层是一个神经元，中间层有10个神经元

biaes_L1=tf.Variable(tf.zeros([1,10]))#偏执值全部初始化为0 ，也是1个输入神经元和10个中间神经元

Wx_plus_b_L1=tf.matmul(x,Weights_L1)+biaes_L1#tf.matmul(x,Weights_L1)表示一个矩阵的乘法

L1=tf.nn.tanh(Wx_plus_b_L1)#中间层输出，双曲正切函数作为激活函数

#定义神经网络输出层
Weights_L2=tf.Variable(tf.random_normal([10,1]))
biaes_L2=tf.Variable(tf.zeros([1,1]))#表示只有一个输出层
Wx_plus_b_L2=tf.matmul(L1,Weights_L2)+biaes_L2
prediction=tf.nn.tanh(Wx_plus_b_L2)

#二次代价函数
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))

#使用梯度下降法训练
train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

with tf.Session() as sess:
#变量的初始化
sess.run(tf.global_variables_initializer())
#训练
for _ in range(2000):
#训练通过feed_dict()传值
sess.run(train_step,feed_dict={x:x_data,y:y_data})

#获得预测值
prediction_value=sess.run(prediction,feed_dict={x:x_data})

#画图
plt.figure()
plt.scatter(x_data,y_data) #x_data,y_data的散点图
plt.plot(x_data,prediction_value,'r-',lw=5)#红色实线
plt.show()

结果图：