import tensorflow as tfimport numpy as npx_data = 1 2 2 3 3 1 4 3 5 3 6 2y_data = 0 0 0 1 1 1printnparrayx_dat
- 首先导入tensorflow和numpy库。
- 创建输入数据x_data和标签数据y_data。
- 打印x_data和y_data的形状。
- 创建占位符X和Y，用于存储输入数据和标签数据。
- 创建变量W和b，用于存储模型的权重和偏置。
- 使用sigmoid函数计算模型的预测结果h。
- 使用tf.cast函数将预测结果转换为整型。
- 定义损失函数，使用交叉熵损失函数计算预测结果和真实标签之间的差异。
- 使用梯度下降优化器最小化损失函数。
- 创建会话并初始化全局变量。
- 迭代训练模型，每40次迭代打印一次损失函数的值。
- 使用训练好的模型进行预测，输出最后一个样本的预测结果。
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