反向传播BP代码 python

反向传播（Backpropagation, BP）是一种用于训练神经网络的常用算法，它通过计算梯度来更新权重，使得预测结果逐渐接近实际值。在Python中，我们可以使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch来编写反向传播的代码。这里给出一个简单的线性回归模型的BP示例，使用了张量操作：

import tensorflow as tf

# 定义输入和目标
x_data = ... # 输入特征数据
y_data = ... # 目标标签数据

# 创建神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 模型前向传播
predictions = model(x_data)

# 计算损失并获取梯度
loss = model.losses
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)

# 使用优化器进行反向传播和权重更新
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))