本篇文章主要介绍了用tensorflow构建线性回归模型的示例代码，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

用tensorflow构建简单的线性回归模型是tensorflow的一个基础样例，但是原有的样例存在一些问题，我在实际调试的过程中做了一点自己的改进，并且有一些体会。 首先总结一下tf构建模型的总体套路 1、先定义模型的整体图结构，未知的部分，比如输入就用placeholder来代替。 2、再定义最后与目标的误差函数。 3、最后选择优化方法。 另外几个值得注意的地方是： 1、tensorflow构建模型第一步是先用代码搭建图模型，此时图模型是静止的，是不产生任何运算结果的，必须使用Session

在本章中，开始使用简单模型：线性回归来探索 TensorFlow 编程。基于这个例子，我将介绍一些代码基础知识，以及，如何调用学习过程中的各种重要组件，如函数函数或算法梯度下降。 变量之间的关系模型 线性回归是一种用于衡量变量之间关系的统计技术。它的有趣之处在于实现它的算法在概念上不复杂，并且还可以适应各种各样的情况。由于这些原因，我发现用线性回归的例子开始深入研究 TensorFlow 很有意思。 请记住，在两个变量（简单回归）和两个以上变量（多元回归）的情况下，线性回归拟合因变量和自变量之间