[code] tensorflow.keras 경사하강법 최적화 코드

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## 첫번째 셀

import tensorflow as tf



## 두번째 셀

print(tf.__version__)



## 세번째 셀 (위 셀에서 버전이 2.15.0이 아니면 현재의 텐서플로우를 아래와 같이 삭제)

!pip uninstall tensorflow



## 네번째 셀 - 삭제가 완료되면 아래와 같이 2.15.0 버전을 재설치

!pip install tensorflow==2.15.0



## 다섯번째 셀 - 다시 버전 확인

print(tf.__version__)



## 여섯번째 셀



# 데이터 정의

height = tf.constant([170, 180, 175, 160], dtype=tf.float32)

foot_size = tf.constant([260, 270, 265, 255], dtype=tf.float32)



# 변수 정의

a = tf.Variable(0.1)  # 초기값 0.1

b = tf.Variable(0.2)  # 초기값 0.2



# 손실 함수 정의

def loss_func():

    loss = tf.constant(0.0, dtype=tf.float32)  # loss 초기화

    for i in range(len(height)):

        predicted = height[i] * a + b  # 예측 값

        loss += tf.square(foot_size[i] - predicted)  # 손실 계산

    return loss



# 경사하강법 최적화

opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.1)



# 학습 루프

for i in range(100):

    opt.minimize(loss_func, var_list=[a, b])  # 손실 함수 최소화

    print(f"Step {i + 1}, a: {a.numpy()}, b: {b.numpy()}")