摘要： (1)线性回归通过权重与特征的乘积相加，即y = w1*x1+w2x2+....wn*xn + bias ①准备好已知的特征值x和目标值y （如y = x * 0.7 + 0.8，训练的目的是为了找到权重0.7和bias0.8） ②建立模型，随机初始化准备权重w和偏置b，得到预测值y_predict 阅读全文

摘要： 1、变量的创建 变量也是一种op，是一种特殊的张量，能够进行存储持久化（用于保存参数，系数等），它的值就是张量，默认被训练 tf.Variable(initial_ value=None,name=None, trainable=True) （name表示在可视化中显示的名字） 创建一个带值init 阅读全文