用tensorflow拟合两组数据的函数关系

本文，给出两组随机数据，并尝试着找出这两组数据之间的函数关系。本文只准备拟合出一个一次函数，虽然这样的结果，很可能并不能很好的拟合数据。

2、打印一下x_data，这是由300个随机实数组成的数组。

创建训练结构

1、本文的目标，是找到一个函数：y = W*x_data+b能够尽量拟合给定的数组数据。

3、常数项b的初始值是0：b = tf.Variable(tf.zeros([1]))

5、用梯度下降法制作一个优化器（optimizer），通过训练，来减少误差：optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)train = optimizer.minimize(loss)

开始训练

1、创建一个对话：sess = tf.Session()激活所有的初始化变量：sess.run(init)

3、运行一下，看看具体的训练过程。