用TensorFlowNET 写出多元线性回归代码

以下是使用 TensorFlow.NET 实现多元线性回归的示例代码：

using System;
using Tensorflow;
using static Tensorflow.Binding;

namespace MultiLinearRegression
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 输入数据
            var x1 = tf.constant(new float[] { 73, 93, 89, 96, 73, 89, 96, 73, 93, 89, 96, 73, 89, 96, 73, 93, 89, 96, 73, 89, 96 });
            var x2 = tf.constant(new float[] { 80, 88, 91, 98, 66, 78, 89, 96, 80, 88, 91, 98, 66, 78, 89, 96, 80, 88, 91, 98, 66 });
            var x3 = tf.constant(new float[] { 75, 93, 90, 100, 70, 80, 90, 100, 75, 93, 90, 100, 70, 80, 90, 100, 75, 93, 90, 100, 70 });
            var y = tf.constant(new float[] { 152, 185, 180, 196, 142, 170, 200, 145, 178, 175, 200, 142, 170, 195, 140, 175, 175, 200, 142, 170, 190 });

            // 参数设置
            var learning_rate = 0.0001f;
            var training_epochs = 1000;
            var display_step = 50;

            // 模型参数
            var W = tf.Variable(tf.zeros((3, 1)), name: "weight");
            var b = tf.Variable(0.0f, name: "bias");

            // 线性回归模型
            var pred = tf.add(tf.matmul(tf.concat(new[] { x1, x2, x3 }, axis: 0), W), b);

            // 均方误差
            var cost = tf.reduce_mean(tf.pow(pred - y, 2));

            // 梯度下降优化器
            var optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost);

            // 初始化所有变量
            var init = tf.global_variables_initializer();

            // 创建会话
            using (var sess = tf.Session())
            {
                sess.run(init);

                // 训练模型
                for (var epoch = 0; epoch < training_epochs; epoch++)
                {
                    sess.run(optimizer);
                    if ((epoch + 1) % display_step == 0)
                    {
                        var c = sess.run(cost);
                        Console.WriteLine($"Epoch: {epoch + 1}, cost={c}");
                    }
                }

                Console.WriteLine("Optimization Finished!");

                // 输出训练后的模型参数
                var w = sess.run(W);
                var b_val = sess.run(b);
                Console.WriteLine($"W={w}");
                Console.WriteLine($"b={b_val}");
            }
        }
    }
}

在这个示例中，我们使用三个特征（x1、x2、x3）来预测一个目标值（y），并且使用梯度下降算法来优化模型参数。在训练过程中，我们输出了每一轮迭代的损失函数值，并在训练完成后输出了最终的模型参数。