インストール後に実行してみましょう。
https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/get_started/index.html
動作確認
動作確認用のPythonファイルを作成します。(tensorflow)$ touch tf_test.py (tensorflow)$ vi tf_test.py
サンプルソースはy = x * a + bの、aとbの値を求めるプログラムです。
import tensorflow as tf import numpy as np # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 # Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b # (We know that W should be 0.1 and b 0.3, but TensorFlow will # figure that out for us.) W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) b = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = W * x_data + b # Minimize the mean squared errors. loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) # Before starting, initialize the variables. We will 'run' this first. init = tf.initialize_all_variables() # Launch the graph. sess = tf.Session() sess.run(init) # Fit the line. for step in range(201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run(W), sess.run(b)) # Learns best fit is W: [0.1], b: [0.3]
プログラムの実行。
(tensorflow)$ python tf_test.py
(0, array([-0.08499005], dtype=float32), array([ 0.5096584], dtype=float32)) (20, array([ 0.03381674], dtype=float32), array([ 0.33253124], dtype=float32)) (40, array([ 0.08111919], dtype=float32), array([ 0.30928054], dtype=float32)) (60, array([ 0.09461367], dtype=float32), array([ 0.30264756], dtype=float32)) (80, array([ 0.09846338], dtype=float32), array([ 0.30075532], dtype=float32)) (100, array([ 0.09956162], dtype=float32), array([ 0.30021548], dtype=float32)) (120, array([ 0.09987493], dtype=float32), array([ 0.30006149], dtype=float32)) (140, array([ 0.09996434], dtype=float32), array([ 0.30001754], dtype=float32)) (160, array([ 0.09998985], dtype=float32), array([ 0.30000502], dtype=float32)) (180, array([ 0.09999709], dtype=float32), array([ 0.30000144], dtype=float32)) (200, array([ 0.09999915], dtype=float32), array([ 0.30000043], dtype=float32))
0.1 と 0.3の近似値が算出されている!!