아래 코드를 살펴보자. tensorflow gradient descent tutorial 코드임.
위 코드의 궁극적인 목표는 weight와 bias를 찾아내는 것이다. 위에서의 답은 weight 0.1과 bias 0.3이다.
W 값을 찾기 위해서 1x1 행렬의 -1 ~ 1 사이의 값을 무작위로 하나 가져오고 bias는 0으로 설정한다.
Gradient descent learning_rate를 0.5로 둔다. 그런 다음 loss 함수를 등록하고, tensor flow의 모든 변수를 초기화 시킨다. tensor flow는 실제 session이 생성되고 run 함수가 호출되기 전까지는 어떤 계산도 이루어 지지 않는다.
위의 과정은 모두 data flow 그래프를 만드는 과정이고 실제 session.run이 일어나면 만들어진 data flow가 실제 동작하게 된다.
