使用tensorflow實現一個簡單的邏輯迴歸

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#功能： 使用tensorflow實現一個簡單的邏輯迴歸
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
#創建佔位符
X=tf.placeholder(tf.float32)
Y=tf.placeholder(tf.float32)
 
#創建變量
#tf.random_normal([1])返回一個符合正太分佈的隨機數
w=tf.Variable(tf.random_normal([1],name='weight'))
b=tf.Variable(tf.random_normal([1],name='bias'))
 
y_predict=tf.sigmoid(tf.add(tf.multiply(X,w),b))
num_samples=400
cost=tf.reduce_sum(tf.pow(y_predict-Y,2.0))/num_samples
 
#學習率
lr=0.01
optimizer=tf.train.AdamOptimizer().minimize(cost)
 
#創建session 並初始化所有變量
num_epoch=500
cost_accum=[]
cost_prev=0
#np.linspace（）創建agiel等差數組，元素個素爲num_samples
xs=np.linspace(-5,5,num_samples)
ys=np.sin(xs)+np.random.normal(0,0.01,num_samples)
 
with tf.Session() as sess:
    #初始化所有變量
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    #開始訓練
    for epoch in range(num_epoch):
        for x,y in zip(xs,ys):
            sess.run(optimizer,feed_dict={X:x,Y:y})
        train_cost=sess.run(cost,feed_dict={X:x,Y:y})
        cost_accum.append(train_cost)
        print("train_cost is:",str(train_cost)) 
 
        #當誤差小於10-6時 終止訓練
        if np.abs(cost_prev-train_cost)<1e-6:
            break
        #保存最終的誤差
        cost_prev=train_cost
#畫圖  畫出每一輪訓練所有樣本之後的誤差
plt.plot(range(len(cost_accum)),cost_accum,'r')
plt.title('Logic Regression Cost Curve')
plt.xlabel('epoch')
plt.ylabel('cost')
plt.show()