hello, world!

X가 1일 때 Y가 1, X가 2일 때 Y가 2, X가 3일 때 Y가 3인 값들을 보고 학습한 후 cost function이 최소가 되는 hypothesis의 W(weight)와 b(bias)예측해 보라는 예제이다. import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() ## 그래프 구현 # X and Y data x_train = [1, 2, 3] y_train = [1, 2, 3] W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name = 'weight') b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name = 'bias') # hypothesis = XW + b hypothesis = x_train ..