【R笔记】基于R构建tensorflow框架实现神经网络

骑猪看日落 2022-06-12 12:11 264阅读 0赞

## 实现代码 ##

library(tensorflow)
    
    # Create 100 phony x, y data points, y = x * 0.1 + 0.3
    x_data <- runif(100, min=0, max=1)
    y_data <- x_data * 0.1 + 0.3
    
    # Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b
    # (We know that W should be 0.1 and b 0.3, but TensorFlow will
    # figure that out for us.)
    W <- tf$Variable(tf$random_uniform(shape(1L), -1.0, 1.0))
    b <- tf$Variable(tf$zeros(shape(1L)))
    y <- W * x_data + b
    
    # Minimize the mean squared errors.
    loss <- tf$reduce_mean((y - y_data) ^ 2)
    optimizer <- tf$train$GradientDescentOptimizer(0.5)
    train <- optimizer$minimize(loss)
    
    # Launch the graph and initialize the variables.
    sess = tf$Session()
    sess$run(tf$initialize_all_variables())
    
    # Fit the line (Learns best fit is W: 0.1, b: 0.3)
    for (step in 1:201) {
      sess$run(train)
      if (step %% 20 == 0)
        cat(step, "-", sess$run(W), sess$run(b), "\n")
    }

运行结果如下：  
![Center][]

[Center]: /images/20220612/06b1d66ee04c4afbb25b992534b88655.png

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