我就废话不多说了，直接上代码吧！
#!/bin/bash
# -*-coding=utf-8-*-
import re
import os
import sys
import numpy as np
import tensorflow as tf
'''
程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它.
'''
if __name__ == '__main__':
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100))
y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300
# 构造一个线性模型
#
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))
y = tf.matmul(W, x_data) + b
# 最小化方差
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)
# 初始化变量
init = tf.initialize_all_variables()
# 启动图 (graph)
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
# 拟合平面
for step in range(0, 201):
sess.run(train)
if step % 20 == 0:
print(step, sess.run(W), sess.run(b))
pass
运行结果：
0 [[-0.17184146 0.86964405]] [ 0.1381081] 20 [[ 0.08097319 0.36775881]] [ 0.21781394] 40 [[ 0.10813832 0.2485593 ]] [ 0.26939642] 60 [[ 0.10546865 0.2152364 ]] [ 0.28894189] 80 [[ 0.10238092 0.20503291]] [ 0.29606038] 100 [[ 0.10091752 0.20171218]] [ 0.29860607] 120 [[ 0.10033666 0.20059179]] [ 0.29950845] 140 [[ 0.10012084 0.20020625]] [ 0.29982695] 160 [[ 0.10004292 0.20007218]] [ 0.29993913] 180 [[ 0.10001516 0.20002531]] [ 0.29997858] 200 [[ 0.10000535 0.2000089 ]] [ 0.29999247]
最佳拟合结果 W: [[0.100 0.200]], b: [0.300]
以上这篇tensorflow实现二维平面模拟三维数据教程就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。