如何在python项目中实现一个线性回归功能？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
import os
import tensorflow as tf
def linear_regression():
"""
自实现一个线性回归
:return:
"""
# 命名空间
with tf.variable_scope("prepared_data"):
# 准备数据
x = tf.random_normal(shape=[100, 1], name="Feature")
y_true = tf.matmul(x, [[0.08]]) + 0.7
# x = tf.constant([[1.0], [2.0], [3.0]])
# y_true = tf.constant([[0.78], [0.86], [0.94]])
with tf.variable_scope("create_model"):
# 2.构造函数
# 定义模型变量参数
weights = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal(shape=[1, 1], name="Weights"))
bias = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal(shape=[1, 1], name="Bias"))
y_predit = tf.matmul(x, weights) + bias
with tf.variable_scope("loss_function"):
# 3.构造损失函数
error = tf.reduce_mean(tf.square(y_predit - y_true))
with tf.variable_scope("optimizer"):
# 4.优化损失
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(error)
# 收集变量
tf.summary.scalar("error", error)
tf.summary.histogram("weights", weights)
tf.summary.histogram("bias", bias)
# 合并变量
merged = tf.summary.merge_all()
# 创建saver对象
saver = tf.train.Saver()
# 显式的初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()
# 开启会话
with tf.Session() as sess:
# 初始化变量
sess.run(init)
# 创建事件文件
file_writer = tf.summary.FileWriter("E:/tmp/linear", graph=sess.graph)
# print(x.eval())
# print(y_true.eval())
# 查看初始化变量模型参数之后的值
print("训练前模型参数为:权重%f,偏置%f" % (weights.eval(), bias.eval()))
# 开始训练
for i in range(1000):
sess.run(optimizer)
print("第%d次参数为：权重%f,偏置%f,损失%f" % (i + 1, weights.eval(), bias.eval(), error.eval()))
# 运行合并变量操作
summary = sess.run(merged)
# 将每次迭代后的变量写入事件
file_writer.add_summary(summary, i)
# 保存模型
if i == 999:
saver.save(sess, "./tmp/model/my_linear.ckpt")
# # 加载模型
# if os.path.exists("./tmp/model/checkpoint"):
# saver.restore(sess, "./tmp/model/my_linear.ckpt")
print("参数为：权重%f,偏置%f,损失%f" % (weights.eval(), bias.eval(), error.eval()))
pre = [[0.5]]
prediction = tf.matmul(pre, weights) + bias
sess.run(prediction)
print(prediction.eval())
return None
if __name__ == "__main__":
linear_regression()看完上述内容，你们掌握如何在python项目中实现一个线性回归功能的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
