如何在python项目中实现一个线性回归功能

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，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！