回答編集履歴
1
手順の参照番号を間違えていた。
test
CHANGED
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@@ -2,17 +2,17 @@
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1. すべての変数を初期化: `sess.run(tf.global_variables_initializer())`
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+
2. `xdata`, `ydata` の値をすべて `x`, `y`に入れる。(`x`, `y`はテンソルなので、1000個のデータを運べる.)
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+
3. `x`, `w`の積を取って`ymodel`を計算: `ymodel = tf.multiply(x, w, name="multiplication")`
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+
4. `ymodel`と`y`の関係からobjective(損失関数を計算)を計算: `objective = tf.reduce_mean(tf.square(y - ymodel), name="objective")`
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+
5. 損失関数が最小となるような`w`をGradient Decentによって見つける:`optimizer.minimize(objective)` このとき`objective`を最小にするような$w$を見つけることになり、最適化後に$w$が一意に決まる。
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+
6. この後、5.で定まった$w$とobjective(これは4の途中で計算されたもの)を出力する。(実際はsess.runの実行後に実際の値を計算することで値が出て、それを出力している。)
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