tensorflow2版本使用注意问题

由于tensorflow已经升级到了2版本，原先的1版本的程序会有问题
需要下面的两居语句来修改运行环境
import tensorflow.compat.v1 as tf #导入tensorflow适用1版本作为tf
tf.disable_eager_execution() 关闭TensorFlow的eager_execution功能

import numpy as np
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_eager_execution()
#create data

xdata=np.random.rand(100).astype(np.float32)
ydata=xdata*0.1+0.4
#create tensorflow structure start

Weights=tf.Variable(tf.random.uniform([1],-1.0,1.0))#
#通过tf.Variable构造一个variable添加进图中，
#Variable()构造函数需要变量的初始值（是一个任意类型、任意形状的tensor），
#这个初始值指定variable的类型和形状。
biases=tf.Variable(tf.zeros([1]))
y=xdata*Weights+biases
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-ydata))#损失函数
optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)#0.5学习率，优化器选用梯度下降优化器
train=optimizer.minimize(loss)#
init=tf.global_variables_initializer()

#create tensorflow structure end

sess=tf.Session()
sess.run(init)
for step in range(200):
sess.run(train)
if step %20==0:
print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))

上面的损失函数使用 tf.reduce_mean()，取平均值

使用tf.reduce_min()，不会收敛

使用tf.reduce_max()收敛最快