
上QQ阅读APP看本书,新人免费读10天
设备和账号都新为新人
5.5 Tensorflow基础使用
1.Tensorflow 1转Tensorflow 2工具
Tensorflow 2安装好之后,其会自带一个工具将Tensorflow 1的程序转成Tensorflow 2的程序,使用方法是打开命令提示符,然后执行命令:

其中,tf_upgrade_v2为转换工具;input.py为Tensorflow 1的程序路径;output.py为新产生的Tensorflow 2的程序保存路径。
这个工具的转换效果不能算很好,并不是所有的Tensorflow 1的程序都可以使用这个工具转换为Tensorflow 2的程序。一些比较复杂的Tensorflow 1的程序还是需要进行比较多的改写才能转换为Tensorflow 2的程序。所以,大家需要把Tensorflow 1转成Tensorflow 2的时候,可以尝试使用自带的这个工具。如果发现不行,则可以再自行修改。
2.Tensorflow基本操作
Tensorflow基本操作的代码如代码5-3所示。
代码5-3:Tensorflow基本操作


运行结果如下:

3.拟合线性函数
拟合线性函数的代码如代码5-4所示。
代码5-4:拟合线性函数(片段1)

运行结果如下:

代码5-4:拟合线性函数(片段2)


运行结果如下:

4.拟合非线性函数
拟合非线性函数的代码如代码5-5所示。
代码5-5:拟合非线性函数(片段1)


运行结果如下:

代码5-5:拟合非线性函数(片段2)


运行结果如下:

从运行结果中我们可以看出,随着权值的调整,模型的预测结果也在不断地调整,最终得到比较好的拟合效果。