接上一次的运行结果：
TensorFlow该开始学习到的基本操作：
1.先导入需要使用的python库。
#coding=utf-8import tensorflow as tf
毕竟是基于TensorFlow的，那我们肯定要导入TensorFlow滴，导入之后取个别名tf，之后用起来方便些。
2.定义需要的变量，我们看看y = W * x + b中都有哪些变量。
x = tf.placeholder(tf.float32)
W = tf.Variable(tf.zeros([1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y_ = tf.placeholder(tf.float32)
x：我们训练时需要输入的真实数据x W: 我们需要训练的W，这里我们定义了一个1维的变量（其实吧，就是一个普普通通的数，直接用tf.float32也行）并将其初值赋为0 b : 我们需要训练的b，定义一个1维变量，并将其初值赋为0 y_ ：我们训练时需要输入的x对应的y
3.定义线性模型
y = W * x + b
4.定义损失函数和优化方法
lost = tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.0000001)
train_step = optimizer.minimize(lost)
lost = tf.reducemean(tf.square(y- y))
损失函数(Lost Function)是用来评估我们预测的值和真实的值之间的差距是多少，损失函数有很多种写法，我们这里使用（y预测-y真实)^2再取平均数来作为我们的损失函数（用这个函数是有原因的，因为我们用的是梯度下降法进行学习）损失函数的值越小越好。
优化函数代表我们要通过什么方式去优化我们需要学习的值，这个例子里指的是W和b，优化函数的种类有很多，大家到官网查阅，平时我们用的比较多的是GradientDescentOptimizer和AdamOptimizer等，这里我们选用最常用也是最最基本的GradientDescentOptimizer（梯度下降），后面传入的值是学习效率。一般是一个小于1的数。越小收敛越慢，但并不是越大收敛越快哈，取值太大甚至可能不收敛了。。。
我们简单介绍下什么是梯度下降，梯度顾名思义就是函数某一点的导数，也就是该点的变化率。梯度下降则顾名思义就是沿梯度下降的方向求解极小值。
详细解释大家可以自行谷歌一下～当然可以可以看这篇文章，当然由于性能的原因梯度下降有很多种变种，例如随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)，小批梯度下降 (Mini-Batch Gradient Descent)。本文样例采用的是SGD，每次只输入一个数据。
train_step = optimizer.minimize(lost)
这个代表我们每次训练迭代的目的，本例我们的目的就是尽量减小lost的值，也就是让损失函数的值尽量变小
5.变量初始化
sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
这个之前有所介绍了，我们需要在Session中真正运行下global_variables_initializer才会真正初始化变量。
