4.8.1 核心步骤
使用TensorFlow进行算法设计与训练有以下四个核心步骤：
（1）准备数据
（2）构建模型
（3）训练模型
（4）进行预测
上述步骤是我们使用TensorFlow进行算法设计和训练的核心步骤，贯穿于后面介绍的具体实战中，本章用一个简单的例子来讲解这几个步骤。
4.8.2 准备数据
本例通过生成人工数据集。随机生成一个近似采样随机分布，使得w=2.0, b=1, 并加入一个噪声，噪声的最大振幅为0.4。
下面我们来展示具体代码，假设我们要学习的函数为线性函数 𝑦=2𝑥+1。
#在Jupyter中，使用matplotlib显示图像需要设置为 inline 模式，否则不会现实图像
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt # 载入matplotlib
import numpy as np # 载入numpy
import tensorflow as tf # 载入Tensorflow
np.random.seed(5)
我们需要构造满足这个函数的 𝑥 和 𝑦 同时加入一些不满足方程的噪声。
#直接采用np生成等差数列的方法，生成100个点，每个点的取值在-1~1之间
x_data = np.linspace(-1, 1, 100)
# y = 2x +1 + 噪声， 其中，噪声的维度与x_data一致
y_data = 2 * x_data + 1.0 + np.random.randn(*x_data.shape) * 0.4
#画出随机生成数据的散点图
plt.scatter(x_data, y_data)
# 画出我们想要学习到的线性函数 y = 2x +1
plt.plot (x_data, 2 * x_data + 1.0, color = 'red',linewidth=3)
上面的代码产生了随机的-1到1的100个点，我们使用matplotlib库将这些点和要学习得到的线性函数可视化出来，得到图4-16。
4.8.3 构建模型
首先我们定义训练数据的占位符，这是后面数据输入的入口，x是特征值，y是标签值。
# 定义训练数据的占位符，x是特征值，y是标签值
x = tf.placeholder("float", name = "x")
y = tf.placeholder("float", name = "y")
然后我们定义模型函数，在本例中是个简单的线性函数。
def model(x, w, b):
return tf.multiply(x, w) + b
接下来我们创建模型的变量，Tensorflow变量的声明函数是tf.Variable，tf.Variable的作用是保存和更新参数，变量的初始值可以是随机数、常数或是通过其他变量的初始值计算得到。
# 构建线性函数的斜率，变量w
w = tf.Variable(1.0, name="w0")
# 构建线性函数的截距，变量b
b = tf.Variable(0.0, name="b0")
# pred是预测值，前向计算
pred = model(x, w, b)
定义一些超参数，包括训练的轮数和学习率。其中如果学习率设置过大，可能导致参数在极值附近来回摇摆，无法保证收敛。如果学习率设置过小，虽然能保证收敛，但优化速度会大大降低，我们需要更多迭代次数才能达到较理想的优化效果。
# 迭代次数（训练轮数）
train_epochs = 10
# 学习率
learning_rate = 0.05
# 控制显示loss值的粒度
display_step = 10
定义损失函数和优化器。损失函数用于描述预测值与真实值之间的误差，从而指导模型收敛方向。
# 采用均方差作为损失函数
loss_function = tf.reduce_mean(tf.square(y-pred))
# 梯度下降优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss_function)
声明会话及初始化。
sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
4.8.4 训练模型
模型训练阶段，设置迭代轮次，每次通过将样本逐个输入模型，进行梯度下降优化操作，每轮迭代后，绘制出模型曲线。
# 开始训练，轮数为 epoch，采用SGD随机梯度下降优化方法
for epoch in range(train_epochs):
for xs,ys in zip(x_data, y_data):
_, loss=sess.run([optimizer,loss_function], feed_dict={x: xs, y: ys})
b0temp=b.eval(session=sess)
w0temp=w.eval(session=sess)
plt.plot (x_data, w0temp * x_data + b0temp )# 画图
从上图可以看出，本案例所拟合的模型较简单，训练3次之后已经接近收敛 对于复杂模型，需要更多次训练才能收敛。
4.8.5 进行预测
x_test = 3.21
predict = sess.run(pred, feed_dict={x: x_test})
print("预测值：%f" % predict)
target = 2 * x_test + 1.0
print("目标值：%f" % target)
