import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf #tensorboard --logdir="./" # 命令行参数 python x.py --max_step=500
tf.app.flags.DEFINE_integer("max_step",1000,"train step number") FLAGS = tf.app.flags.FLAGS def linearregression(): with tf.variable_scope("original_data"):
X = tf.random_normal([100,1],mean=0.0,stddev=1.0)
y_true = tf.matmul(X,[[0.8]]) + [[0.7]] with tf.variable_scope("linear_model"):
weights = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal([1,1]))
bias = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal([1,1]))
y_predict = tf.matmul(X,weights)+bias with tf.variable_scope("loss"):
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_predict-y_true)) with tf.variable_scope("optimizer"):
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(loss) #收集观察张量
tf.summary.scalar("losses",loss)
tf.summary.histogram("weight",weights)
tf.summary.histogram("biases",bias)
#合并收集的张量
merge = tf.summary.merge_all() init = tf.global_variables_initializer() saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
# print(weights.eval(),bias.eval())
# # 模型加载
# saver.restore(sess,"./model/linearregression")
# print(weights.eval(),bias.eval())
filewriter = tf.summary.FileWriter("./tmp",graph=sess.graph)
for i in range(FLAGS.max_step):
sess.run(optimizer)
print("loss:", sess.run(loss),i)
print("weight:", sess.run(weights))
print("bias:", sess.run(bias))
summary = sess.run(merge)
filewriter.add_summary(summary,i) #checkpoint文件,模型保存
saver.save(sess,"./model/linearregression") if __name__ == '__main__':
linearregression()

  

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