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상단노출

## 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()}")

</code></pre>

<script>
        // Create link element for Prism.js CSS
        var link = document.createElement('link');
        link.rel = 'stylesheet';
        link.href = 'https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/themes/prism-tomorrow.min.css';
        document.head.appendChild(link);

// Create script element for Prism.js library
        var script = document.createElement('script');
        script.src = 'https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/prism.min.js';
        script.onload = function() {
            // Optional: Load additional language support after Prism.js is loaded
            var langScript = document.createElement('script');
            langScript.src = 'https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/prism/1.29.0/components/prism-python.min.js';
            document.body.appendChild(langScript);
        };
        document.body.appendChild(script);
    </script>