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  • TF之NN:基于Tensorflow利用神经网络算法对数据集(用一次函数随机生成100个数)训练预测斜率、截距(逼近已知一次函数) 目录 输出结果 代码设计 输出结果 代码设计 import os os.environ['TF_CPP_...

    TF之NN:基于Tensorflow利用神经网络算法对数据集(用一次函数随机生成100个数)训练预测斜率、截距(逼近已知一次函数)
     

     

    目录

    输出结果

    代码设计


     

     

    输出结果

     

     

    代码设计

    import os
    os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    
    x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)  
    y_data = x_data*0.1 + 0.3                      
    
    Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))  
    biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))                      
    
    y = Weights*x_data + biases                  
    
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))        
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
    train = optimizer.minimize(loss)
    
    #init = tf.initialize_all_variables()  
    init = tf.global_variables_initializer()     
    
    ### create tensorflow structure end ###
    
    sess = tf.Session()   
    sess.run(init)       
    
    for step in range(201): 
        sess.run(train)     
        if step % 10 == 0:    
            print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases))



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    Tensorflow单变量线性回归(一次函数拟合)

    本博客为本人自己整理的jupyter笔记,现在以图片形式上传,所以仅供预览。

    需要下载ipynb文件的朋友可以关注我并找到我上传的资源。
    https://download.csdn.net/download/weixin_43907422/11131647
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    2019年4月26日

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  • 每隔一定时间运行一次函数/任务 例子中每10秒执行一次… def func_task(): print('执行任务中...') def func_timer(): func_task() global timer # 定义全局变量 # 定时器构造函数主要有2个参数,第一个参数为...

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        print('执行任务中...')
    
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        global timer  # 定义全局变量
        # 定时器构造函数主要有2个参数,第一个参数为时间,第二个参数为函数名
        timer = threading.Timer(10, func_timer)   # 10秒调用一次函数
    
        print("线程名称={},\n正在执行的线程列表:{},\n正在执行的线程数量={},\n当前激活线程={}\n".format(
            timer.getName(), threading.enumerate(), threading.active_count(), timer.isAlive)
        )
    
        timer.start()    #启用定时器
    
    timer = threading.Timer(1, func_timer)
    timer.start()
    print('定时器启动成功-----')
    
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  • python拟合二元一次函数

    千次阅读 2017-09-24 15:08:53
    使用scipy拟合一元二次函数。 参考: HYRY Studio-《用Python做科学计算》 代码: import numpy as np from scipy.optimize import leastsq import pylab as pl def func(x,p): """ 数组拟合函数 """ A,k,...

    背景:

    使用scipy拟合一元二次函数。

    参考:

    HYRY Studio-《用Python做科学计算》

    代码:

    import numpy as np
    from scipy.optimize import leastsq
    import pylab as pl
    def func(x,p):
    """
    数组拟合函数
    """
    A,k,theta = p
    return A*(x-k)**2+theta
    def residuals(p,y,x):
    """
    残差
    """
    return y-func(x,p)
    x = np.linspace(0,2,100)
    A,k,theta = 10.,1,2. #真实数据参数
    y0 = func(x,[A,k,theta]) #真实数据
    y1 = y0 + 2 * np.random.randn(len(x)) #加入噪声序列
    p0 = [7.,0.2,1.]
    plsq = leastsq(residuals,p0,args = (y1,x))
    print("真实参数:",[A,k,theta])
    print("拟合参数:",plsq[0]) #试验数据拟合后的参数
    pl.plot(x,y0,label = "real")
    pl.plot(x,y1,label = "real+noise")
    pl.plot(x,func(x,plsq[0]),label = "fitting")
    pl.legend()
    pl.show()

    结果:

    (貌似这里的求解方法用了智能算法,因为每次的结果都有细小差异。具体资料没见到,以后有精力再找)

    真实参数: [10.0, 1, 2.0]
    拟合参数: [ 11.06873474   0.99709893   1.49107462]




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