我就废话不多说了，直接上代码吧！

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#!/bin/bash
# -*-coding=utf-8-*-
import re
import os
import sys
import numpy as np
import tensorflow as tf

'''
  程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它.
'''
if __name__ == '__main__':

  x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100))
  y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300

  # 构造一个线性模型
  #
  b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
  W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))
  y = tf.matmul(W, x_data) + b

  # 最小化方差
  loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
  optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
  train = optimizer.minimize(loss)

  # 初始化变量
  init = tf.initialize_all_variables()

  # 启动图 (graph)
  with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    # 拟合平面
    for step in range(0, 201):
      sess.run(train)
      if step % 20 == 0:
        print(step, sess.run(W), sess.run(b))
  pass

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