读取“房价.txt”文件，用tensorflow 构建房价预测模型y=w0+w1*x 代码深度学习

首先，你需要确保已经安装了TensorFlow库以及数据处理库如pandas。以下是使用Python和TensorFlow构建一个简单的线性回归模型来预测房价的基本步骤：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
import pandas as pd

# 读取房价数据
data = pd.read_csv("房价.txt", delimiter=' ', names=['x', 'y'])  # 假设数据是每行两个值，分别代表特征x和目标变量y

# 数据预处理
X = data['x'].values.reshape(-1, 1)  # 将特征数据转换为张量
y = data['y'].values.reshape(-1, 1)  # 同样将标签数据转换为张量

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,), use_bias=True)
])

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评价指标
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, verbose=0)

# 预测示例
test_data = [[5], [10]]  # 示例输入点
predictions = model.predict(test_data)

print("\nPredicted house prices for test data:")
for x, pred in zip(test_data, predictions):
    print(f"x: {x[0]}, predicted price: {pred[0][0]}")

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