TensorFlow机器学习实战指南——山鸢尾花分类

• 花匠小妙招
• 2024-08-17 08:40

import numpy as np

import tensorflow as tf

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import datasets

sess = tf.Session()

iris = datasets.load_iris()

binary_target = np.array([1.0 if x ==0 else 0. for x in iris.target])

iris_2d = np.array([[x[2], x[3]] for x in iris.data])

batch_size = 20

x1_data = tf.placeholder(shape=[None, 1], dtype=tf.float32)

x2_data = tf.placeholder(shape=[None, 1], dtype=tf.float32)

y_target = tf.placeholder(shape=[None, 1], dtype=tf.float32)

A = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[1, 1]))

b = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[1, 1]))

my_mult = tf.matmul(x2_data, A)

my_add = tf.add(my_mult, b)

my_output = tf.subtract(x1_data, my_add)

xentropy = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=my_output, labels=y_target)

my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.05)

train_step = my_opt.minimize(xentropy)

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