TensorFlow学习

第六课：

注意：这里使用placeholder时，其实是与feed_dict绑定的，这里的feed_dict是传值的代码。

W是我们需要的参数，x是输入值，y是预测值。

AF是激励函数。

注意：这里他真的都是把所有元素都令成0。

Optimizer后面的啥gradient是一个梯度下降算法优化器0.2在这里是学习率。你注意后面的那个就是组合了。

还有就是[1]代表一个一个数其实，一维数组并且只有一个数，但是[2]就代表一维数组有两个数，然后你都懂得。

这里要明白虽然这里矩阵初始化为0，但是这不代表他乘另外一个矩阵还是0。

tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘

tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。