7 - regression 실습

우선은 conda install tensorflow를 해줍니다.

 

윈도우는 Anaconda Prompt에서 해주고, 맥에서는 그냥 콘솔에 해주시면 됩니다.

 

코드를 치면 아래와 같이 됩니다.

# import tensorflow as tf
# print(tf.__version__)

# 2.0일 때는 아래의 코드로

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

print(tf.__version__)

# https://tensorflowkorea.gitbooks.io/tensorflow-kr/content/g3doc/api_docs/python/constant_op.html#set_random_seed
# 재사용을 위해 설정
tf.set_random_seed(777)  

# X와 Y데이터 설정
x_train = [1, 2, 3]
y_train = [1, 2, 3]

# 가설함수 만들기위한 변수 설정
# 변수 만드는데 초기값이 없으니 임의의 숫자 하나 넣음
W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name="weight")
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name="bias")

# 가설 함수 정의
hypothesis = x_train * W + b

# Cost함수 식으로 나타냄
cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - y_train))

# Gradient Descent Optimizer 경사하강법
# learning_rate는 얼마나 내려갈 지
train = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)

# 그래프 시작
with tf.Session() as sess:

    # 초기화
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 어떻게 그려지고 있는지 확인
    for step in range(2001):
        _, cost_val, W_val, b_val = sess.run([train, cost, W, b])
        # w = 1, b = 0 이 나와야 하는 것이 정상
        # 100번 마다 한번씩 출력하기
        if step % 100 == 0:
            print(step, cost_val, W_val, b_val)

 

이렇게 확인할 수 있습니다.

 

계속 해보겠습니다.

 

 

 

 

참조

[1] - https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll/blob/master/lab-02-1-linear_regression.py

[2] - https://tensorflowkorea.gitbooks.io/tensorflow-kr/content/g3doc/api_docs/python/constant_op.html#set_random_seed