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# x_1_3_eqn_regression_01.py
import tensorflow as tf
x_train = [1.0, 2.0]
y_train = [1.0, 1.2599]
W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([1],0.5, 1.0, dtype = tf.float32, name='weight'))
hypothesis = (x_train - W1)**(1./3.)
cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - y_train))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.05)
train = optimizer.minimize(cost)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for step in range(2001):
sess.run(train)
if step % 500 == 0:
print(step, sess.run(cost), sess.run(W1))
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