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"""
Created on Wed Apr 19 12:30:49 2017
@author: lg
同济大学B406
"""
import tensorflow as tf
import numpy as np
x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data=x_data*0.1+0.3
Weights=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))
biases=tf.Variable(tf.zeros([1]))
y=Weights*x_data+biases
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))
optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train=optimizer.minimize(loss)
init=tf.initialize_all_variables()
sess=tf.Session()
sess.run(init)
for step in range(1001):
sess.run(train)
if step%20==0:
print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))
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